原贴链接

大家好，

首先声明，我对托管大型语言模型（LLMs）一无所知，除了在我的3090机器上启动Ollama。

我的一个朋友告诉我ExLlamav2比Ollama好得多，所以我决定尝试一下。我习惯了Ollama的简单性和对新手友好，但我很难找到关于模型量化的信息，比如meta-llama-3.1-8b-instruct。在Ollama上，只需选择fp16变体即可，但似乎无法通过huggingface做到这一点。

所以我想问的是，像meta这样的公司发布的主要模型不是量化的吗？如果是的话，我怎么知道它们是哪种量化？哈哈

讨论总结

本次讨论主要聚焦于用户从Ollama转向ExLlamav2的过程中遇到的挑战，特别是关于模型量化的理解和应用。讨论中涉及了量化概念的解释、模型精度的比较、文件格式的差异以及使用体验的反馈。参与者提供了关于如何在huggingface上查找量化模型、bpw（bits per weight）的含义以及根据VRAM容量选择量化级别的实用建议。总体上，讨论反映了用户在技术转换中的困惑和对更好使用体验的追求。

主要观点

  1. 👍 量化是通过减少模型权重的比特数来降低精度
    • 支持理由：量化有助于减少模型大小，提高运行效率。
    • 反对声音：量化可能导致模型性能下降。
  2. 🔥 Exllama需要指向一个包含模型权重、配置文件和分词器的文件夹
    • 正方观点：这种结构更灵活，便于管理和更新。
    • 反方观点：相比Ollama的单一文件格式，操作更复杂。
  3. 💡 在huggingface上查找模型量化信息的方法
    • 解释：通过搜索“model name exl2”可以找到大多数流行模型的量化版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 FrostyContribution35：Quant means quantized. Quantization is the process of reducing the precision of the model weights by reducing the number of bits.”
    • 亮点：简洁明了地解释了量化的基本概念。
  2. “🤔 Such_Advantage_6949：Exllama can handle fractional quantize e.g. 5.25, 5.75 etc. with huge model, these fractional differences can make a difference if it fit your VRAM or not”
    • 亮点：介绍了Exllama在量化方面的先进特性。
  3. “👀 My_Unbiased_Opinion：Exllamav2 IMHO is not better than llama.cpp/Ollama.”
    • 亮点：直接表达了用户对ExLlamav2的看法，引发讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有用户对ExLlamav2的困惑和不满，也有对量化技术深入解释的积极反馈。主要分歧点在于ExLlamav2与Ollama的使用体验和性能比较，可能的原因是技术转换的复杂性和用户对新技术的适应期。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步优化和简化操作流程可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：量化技术的普及将影响模型部署的效率和成本，对相关领域或社会的潜在影响值得关注。