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标题

讨论总结

该讨论主要围绕在48 GB VRAM限制下，哪些模型表现最佳展开。评论中提到了多个模型，如Mistral Large Q2、Llama 3.1 70B Q4/5、Gemma 2 27B Q6/8和Qwen 2 72B Q4/5。讨论了模型参数数量、量化级别对性能的影响，以及不同量化级别下的模型表现。此外，还有一些评论提供了相关的测试结果和链接，帮助读者更好地理解这些模型的性能。

主要观点

  1. 👍 更多参数的量化模型通常比少参数的高精度模型表现更好。
    • 支持理由：较大的模型在较低的量化级别下表现优于较小的模型在较高的量化级别下。
    • 反对声音：量化级别低于Q4时，模型的性能可能会变得不稳定，需要更精细的量化技术。
  2. 🔥 对于问答和常识任务，量化级别在3 bpw以下时性能损失不大。
    • 正方观点：在相同的VRAM使用量下，较大的模型在较低的量化级别下通常优于较小的模型。
    • 反方观点：编程和函数调用任务中，保持量化级别在4 bpw以上时性能损失较小。
  3. 💡 量化级别低于Q4时，模型的性能可能会变得不稳定，需要更精细的量化技术。
    • 解释：在相同的VRAM使用量下，较大的模型在较低的量化级别下通常优于较小的模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 this-just_in：Mistral Large Q2、Llama 3.1 70B Q4/5、Gemma 2 27B Q6/8、Qwen 2 72B Q4/5”
    • 亮点：列出了多个模型的具体型号，为读者提供了直接的参考。
  2. “🤔 userax：In general, it seems like smaller quants of larger models is better than large quants of smaller models.”
    • 亮点：简洁地总结了模型选择的一般原则。
  3. “👀 skrshawk：So in summary, this says that a tiny quant of a larger model is about as good as an unquantized version of a model half its size?”
    • 亮点：提出了一个有趣的观点，引发了对模型性能的进一步思考。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于不同量化级别下模型的性能表现。一些评论者认为较大的模型在较低的量化级别下表现更优，而另一些则强调在特定任务中保持较高的量化级别以避免性能损失。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术在模型选择中的重要性可能会引发更多关于量化方法的讨论。
  • 潜在影响：对模型性能的深入理解可能会影响未来模型设计和优化的方向。

详细内容：

标题：探寻适合 48GB VRAM 的最佳模型

在 Reddit 上，一篇关于“Best model that fits in 48 gb VRAM”的帖子引起了广泛关注，收获了众多点赞和大量评论。该帖主要探讨了在 48GB 显存条件下，如何选择最佳模型的问题。

讨论的焦点集中在不同模型的性能比较以及量化参数的影响。有用户指出，一般来说，较小量化的大型模型优于较大量化的小型模型。比如，有用户分享道：“我亲身尝试了对 7B 和 14B 进行微调，同样的数据，14B 更稳定（在评估中也更智能），而 7B 则更随机和有趣。”

也有用户提出疑问，如“稍微小一点量化的稍大模型与稍微大一点量化的稍小模型相比如何？”还有用户分享了相关的参考链接，如https://imgur.com/a/GP5d7HZ、https://arxiv.org/html/2404.14047v1、https://github.com/matt-c1/llama-3-quant-comparison 。

对于不同模型和量化方式的优劣，存在着多种观点。有人认为，在相同显存下，更大模型的低量化优于更小模型的低量化，但仅限于相同模型家族。也有人表示，低至 Q4 的量化在某些情况下能击败使用相同显存的 Q8/FP16 的更大模型，但低于 Q4 时，结果就难以预测，可能需要更巧妙的量化技术来避免模型因量化而快速退化。

在这场讨论中，大家的共识是，对于问答和常识任务，量化到 3 bpw 以下不会有损失，应优先选择更多参数的模型。但对于编程和函数调用，虽有观点认为保持在 4 bpw 以上损失不大，但缺乏有力的测试支持。

总之，关于在 48GB VRAM 下选择最佳模型的讨论十分热烈且复杂，不同用户的经验和观点为我们提供了多维度的思考。但仍需要更多的实践和测试来得出更确切的结论。