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我创建了一个程序来随机化模型的权重。该程序有两个参数：要修改的权重百分比和要随机应用于每个权重的原始值的百分比。

最后，我检查生成的GGUF文件的二进制差异。 在这个例子中，我设置为修改Mistral 7b Instruct v0.3的100%权重，最大偏差为15%。

由于偏差是根据F32权重计算的，当量化为Q8_0时，这会发生变化。 所以，最终我得到了一个与原始文件相比：

字节差异百分比：73.04%

平均值偏差：2.98%

有趣的是，与模型聊天时，我没有看到明显的差异，模型仍然像原始模型一样正常工作。

由于我是在CPU上运行所有内容，因此无法运行困惑度评分或任何计算密集型任务。

作为一个小测试，我向模型提出了几个问题（比如罗马帝国的历史），然后使用一个大模型来核实其答案。没有发现错误。

更新：所有程序都在COLAB上测试和创建。

结果（众多结果之一）：ZeroWw/Mistral-7B-Instruct-v0.3-SILLY · Hugging Face

快速colab链接在这里。

讨论总结

这篇Reddit帖子围绕一个实验展开，作者通过一个程序随机修改了Mistral 7b Instruct v0.3模型的权重，并测试了修改后的模型与原模型的差异。实验结果显示，尽管权重的字节差异达到了73.04%，平均值偏差为2.98%，但在实际使用中，模型表现与原模型几乎无差别。这一发现引发了用户对模型鲁棒性、可能的优化方向以及这种随机化方法在其他领域的应用潜力的讨论。

主要观点

  1. 👍 随机修改模型权重对模型性能影响不大
    • 支持理由：即使在权重被大幅度修改的情况下，模型仍能保持良好的功能。
    • 反对声音：有用户提到这种随机性可能导致模型性能下降，但实际效果可能因领域而异。
  2. 🔥 这种随机化方法可能对进化算法和解释性研究有用
    • 正方观点：随机化权重可以作为进化算法中的一种策略，用于生成和测试新的模型变体。
    • 反方观点：随机搜索可能不如梯度下降优化方法有效。
  3. 💡 模型对随机权重修改具有较高的鲁棒性
    • 解释：尽管权重的字节差异和平均值偏差较大，但模型仍能正常工作，表明模型对这种修改具有较高的适应性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Inevitable-Start-653：Oh extremely interesting! Do you have a git repo?”
    • 亮点：用户对实验表示浓厚兴趣，并期待代码分享。
  2. “🤔 ArtyfacialIntelagent：It’s not that silly. The resulting model is about 97-98% as good as the original model, which as you noticed amounts to a negligible difference.”
    • 亮点：评论者认为这种随机化方法对模型性能影响微乎其微，强调了实验的实际意义。
  3. “👀 Everlier：I wonder how this would stack against some formal benchmark. It must start making an effect after certain level of deviation.”
    • 亮点：用户提出了对实验结果进行更严格基准测试的建议，以验证其有效性。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户对实验表示出浓厚的兴趣和认可。主要分歧点在于随机化方法对模型性能的实际影响，以及其在不同领域的应用潜力。可能的原因是用户对模型鲁棒性和优化方法的深入探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：随机化模型权重的方法可能会引发更多关于模型优化和鲁棒性的研究。
  • 潜在影响：这种随机化方法可能在进化算法、解释性研究和模型优化等领域产生重要影响。