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我很好奇，一个更大、量化更重的模型是否仍然会比一个量化后几乎无可见质量损失的较低模型更好

讨论总结

本次讨论主要聚焦于不同量化级别的模型性能比较，涵盖了模型大小、智能、个性、硬件限制等多个方面。参与者们提出了具体的测试建议和实际应用中的考量，强调了量化级别对模型性能的显著影响。讨论中既有对理论的探讨，也有对实际应用场景的分析，总体氛围偏向技术探讨和实际应用考量。

主要观点

  1. 👍 量化级别对模型性能有显著影响
    • 支持理由：不同量化级别（如q2、q8、fp16）对模型性能的影响在实际应用中表现明显。
    • 反对声音：量化级别的选择很大程度上取决于运气和具体使用场景。
  2. 🔥 模型选择应基于特定任务的实际测试
    • 正方观点：模型选择应基于特定任务的实际测试，量化级别的选择对性能有显著影响。
    • 反方观点：不同模型之间的比较可能不准确，应考虑相同模型的不同量化级别。
  3. 💡 量化级别q2可能导致模型性能下降
    • 解释：量化级别q2在理论上是相当低效的，尤其在较小模型中，可能导致性能下降至下一个较小模型的水平。

金句与有趣评论

  1. “😂 My_Unbiased_Opinion：I would go for gemma 2 9b. I find it has a better personality than 27b, and its still smart for its size.”
    • 亮点：强调了模型在智能和个性方面的平衡。
  2. “🤔 ResidentPositive4122：It would be interesting to see, but the testing setup would have to be multi-step, IMO.”
    • 亮点：提出了多步骤测试的建议，以准确测量模型在不同量化级别下的性能变化。
  3. “👀 Nixellion：No, going below 4bpw ruins models.”
    • 亮点：指出了低于4bpw的量化对模型性能的损害。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向技术探讨和实际应用考量，主要分歧点在于量化级别对模型性能的影响程度和实际应用中的选择。可能的原因包括不同参与者对量化技术的理解深度和实际应用场景的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化级别对模型性能的影响可能会引发更多关于量化技术的深入讨论。
  • 潜在影响：对量化技术的深入理解和应用可能会推动模型性能的进一步提升，特别是在特定任务（如逻辑推理）中的应用。