原贴链接

具体来说，关于instruct模型，好的，“q"代表量化，基本上就是压缩，但_K或_K_L/M/S（大、中、小）是什么意思？_0/1和fp16又是什么？提前表示感谢

讨论总结

本次讨论主要聚焦于3.1llama模型的命名方案和量化技术。candre23提供了详细的解释，包括不同量化类型（如Q、K、iQ、FP等）的含义、应用场景以及性能影响。讨论还涉及了iMatrix的使用，以及如何根据模型的大小和需求选择合适的量化方法。整体上，讨论深入且专业，为理解量化技术提供了宝贵的见解。

主要观点

  1. 👍 Q_ K _ 是现代的K-量化
    • 支持理由：数字表示每权重的近似比特数，字母表示大小（S、M、L），这种命名方式清晰且实用。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 iMatrix 可以在量化前对模型进行测试
    • 正方观点：iMatrix有助于确定模型中哪些部分需要更多精度，哪些部分可以减少精度，提高量化效率。
    • 反方观点：无
  3. 💡 量化技术可以应用于有无iMatrix的模型
    • 解释：iMatrix通常是更好的选择，但量化技术本身是通用的，适用于各种模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 candre23：Q_ K _ - Modern K-quants. The number indicates the approximate bits-per-weight.”
    • 亮点：简洁明了地解释了现代K-量化的命名规则。
  2. “🤔 candre23：iMatrix runs tests on the model before quantizing it to determine which parts should get more precision and which parts can get away with less.”
    • 亮点：强调了iMatrix在量化过程中的重要性和实用性。
  3. “👀 candre23：For a given quantization scheme, moar bits is moar gooder.”
    • 亮点：幽默地表达了量化中比特数越多越好的观点。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极和专业的。candre23的解释详细且易于理解，为读者提供了有价值的技术信息。讨论中没有明显的争议，主要集中在技术解释和选择建议上。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步优化和应用。
  • 潜在影响：量化技术在模型优化中的应用将更加广泛，特别是在性能和效率方面。