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我考虑在不同的引擎上比较不同的量化方法，并比较它们之间的质量下降。 你们觉得这个主意怎么样？ 还有哪些基准测试你们感兴趣，我可以运行？

讨论总结

本次讨论主要集中在如何充分利用NVIDIA DGX A100进行各种基准测试，包括模型剪枝、蒸馏实验和推理能力测试。讨论中涉及了实际应用场景的重要性，以及大型模型在处理复杂任务时的优势。此外，也有观点提出应考虑构建产品而非仅仅进行基准测试，因为这类测试已有很多人做过。整体讨论氛围较为活跃，涉及多个技术领域和实际应用场景。

主要观点

  1. 👍 模型剪枝和蒸馏实验
    • 支持理由：通过本地破解脚本将一个较大的模型剪枝成一个类似bitnet的模型，如果成功将创造历史。
    • 反对声音：暂无。
  2. 🔥 测试推理能力的重要性
    • 正方观点：强调在实际应用场景中测试推理能力的重要性，特别是大型模型在处理复杂任务时的优势。
    • 反方观点：小型或中型模型在类似任务上的表现不佳。
  3. 💡 构建产品而非仅仅进行基准测试
    • 支持理由：这类测试已有很多人做过，建议考虑构建产品。
    • 反对声音：暂无。

金句与有趣评论

  1. “😂 If you could prune a larger model to a bitnet model, you’d literally make history, lol.”
    • 亮点：展示了模型剪枝的潜在历史性突破。
  2. “🤔 Please find a benchmark that tests reasoning. Real world reasoning, if possible.”
    • 亮点：强调了实际应用场景中推理能力测试的重要性。
  3. “👀 Seems like a ton of people have already done those.”
    • 亮点：指出了基准测试的普遍性，建议考虑构建产品。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在技术探索和实际应用上。主要分歧点在于是否应继续进行基准测试还是转向产品构建。可能的原因是技术社区对于已有测试的普遍性感到厌倦，更倾向于创新和实际应用。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型剪枝和蒸馏实验的进一步探索，以及实际应用场景中的推理能力测试。
  • 潜在影响：这些测试和实验可能会推动AI模型在实际应用中的性能提升，特别是在处理复杂任务和未知任务时。