5位量化与4位KV缓存？

如果你使用的是4位KV缓存，那么使用高于4位的量化模型是否有意义？我运行了一些5位量化模型并使用4位缓存，我想知道这是否浪费了显存。

本次讨论主要聚焦于在使用4位KV缓存的情况下，是否应该使用高于4位的量化模型。参与者们探讨了量化位数与缓存位数对模型性能的影响，以及如何根据具体模型和后端配置做出最佳选择。讨论中提到了通过特定测试来评估不同配置的性能，并强调了商业类别测试对量化的敏感性。

👍 使用5位量化和4位缓存可能比使用4位量化和4位缓存稍好
- 支持理由：更高的平均精度意味着更好的性能。
- 反对声音：某些模型在4位缓存下性能会严重下降。
🔥 5位量化模型的输出更接近fp16/FP32模型
- 正方观点：与4位缓存结合使用不会浪费显存。
- 反方观点：需要进一步了解KV缓存的工作原理。
💡 具体模型和后端配置对选择量化和缓存策略有重要影响
- 解释：通过运行特定测试可以获得更精确的答案。

“😂 No, it’s not pointless. 5 bit quant has outputs much closer to fp16/FP32 models than 4 bit quant, you are not wasting vram by combining them with q4 cache.”
- 亮点：强调了5位量化与4位缓存结合使用的合理性。
“🤔 You can think of this in terms of average precision - the higher the average precision is, the better.”
- 亮点：用平均精度来解释量化位数对性能的影响。
“👀 So there is no simple answer, it all depends on what model you are using and what backend.”
- 亮点：指出选择量化和缓存策略的复杂性。

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者们基于技术细节进行理性分析。主要分歧点在于不同量化和缓存配置对模型性能的具体影响，以及如何根据具体模型和后端配置做出最佳选择。