原贴链接

https://github.com/coder543/llm-speed-benchmark/blob/main/results/README.md

讨论总结

本次讨论主要围绕一个名为 “LLM-speed-benchmark” 的工具，该工具旨在通过API直接测量模型的性能。用户 kryptkpr 对该工具表示喜爱，但指出其在特定使用场景中的局限性，并建议增加对 AutoTokenizer 的支持以获得更广泛的模型准确标记计数。coder543 回应称这是一个快速副项目，不确定何时能继续开发，但欢迎PR并表示可能会在未来某个时间点考虑这些建议。kryptkpr 计划自行修改工具以适应其本地模型的需求。

主要观点

  1. 👍 kryptkpr 喜爱该工具但指出其不适用于其特定使用场景
    • 支持理由：工具提供了直接测量模型性能的功能，对开发者有实际帮助。
    • 反对声音：在特定使用场景中存在局限性，需要进一步改进。
  2. 🔥 kryptkpr 建议支持 AutoTokenizer 以获得更广泛的模型准确标记计数
    • 正方观点：增加对 AutoTokenizer 的支持可以提高工具的适用性和准确性。
    • 反方观点：可能增加开发和维护的复杂性。
  3. 💡 coder543 表示这是一个快速副项目，不确定何时能继续开发
    • 解释：项目目前处于初级阶段，开发者时间有限，未来发展不确定。

金句与有趣评论

  1. “😂 kryptkpr：I love this but it doesn’t work for my usecase.. can I suggest supporting AutoTokenizer in addition to TikToken?”
    • 亮点：表达了用户对工具的喜爱同时提出了具体的改进建议。
  2. “🤔 coder543：This was mostly just a quick side project for me, so I’m not certain when I’ll have time to get back into it, but those are good ideas!”
    • 亮点：开发者对用户建议的积极回应，同时表达了项目的不确定性。
  3. “👀 kryptkpr：Ill probably end up hacking it for my purposes and just swap TikToken out completely since I’m mostly concerned with local models.”
    • 亮点：用户计划自行修改工具以适应其需求，显示了开源项目的灵活性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对工具表示喜爱并提出了建设性的改进建议。主要分歧点在于工具的适用性和未来发展方向，可能的原因是开发者时间有限，项目处于初级阶段。

趋势与预测

  • 新兴话题：对 AutoTokenizer 的支持可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：工具的改进和扩展可能会对模型性能测量领域产生积极影响，提高开发者的效率和准确性。