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也许这是常识，但所有发布者之间的量化有什么区别吗？

我非常感激他们的辛勤工作，但对于新手来说，为什么同一模型会有多个量化版本，而且通常是在别人发布后的1或2个月，这并不明显。

问题归结为：在下载之前，有没有规则来识别“更好”的量化？而且是否有必要下载并尝试所有版本？

附：这里不讨论微调和类似内容，因为它们总是通过名称和描述来区分。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于量化模型（quants）的差异性和选择问题。参与者们探讨了不同量化版本、数据集依赖性、特定平台的量化以及实验性量化方法。讨论中涉及如何识别和选择“更好”的量化模型，以及是否值得尝试所有可用的量化模型。此外，量化与模型大小的关系，以及量化对性能的影响也是讨论的重点。

主要观点

  1. 👍 不同的量化版本可能使用更新的llama.cpp，修复量化中的错误或添加新功能。
    • 支持理由：更新和修复可以提高模型的稳定性和性能。
    • 反对声音：更新可能导致兼容性问题，需要时间来稳定。
  2. 🔥 量化模型依赖于数据集，不同的人使用不同的数据集可能导致性能差异。
    • 正方观点：数据集的差异直接影响模型的泛化能力。
    • 反方观点：过度依赖特定数据集可能导致模型过拟合。
  3. 💡 并非所有的量化都是普遍适用的，例如某些特定平台的量化仅由少数人完成。
    • 解释：特定平台的优化需要专业知识和资源，不易普及。
  4. 🌟 应该尝试并比较不同的量化模型，以找到最适合自己的。
    • 解释：通过比较可以发现最适合特定需求和环境的量化模型。
  5. 🚀 量化与模型大小有关，更大的专用模型在某些情况下可能比小模型表现更好。
    • 解释：更大的模型通常具有更强的特征提取能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 Basically yes grab a few and compare them! For coding I’d suggest to use static Q6K or Q8 nothing else is worth even trying.”
    • 亮点：强调了比较不同量化模型的重要性。
  2. “🤔 I doubt you could notice much of a difference between quants, unless something is really broken.”
    • 亮点：提出了量化模型差异不大的观点。
  3. “👀 For really big models, I prefer MrAdermacher.”
    • 亮点：分享了个人在大型模型选择上的偏好。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者对量化模型的多样性和选择持开放态度。主要分歧点在于量化模型的性能差异和选择标准，部分参与者认为差异不大，而另一部分则认为尝试和比较是必要的。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型的特定平台优化和实验性方法可能会引发更多关注。
  • 潜在影响：量化模型的选择和优化将对模型性能和应用领域产生深远影响。

详细内容：

标题：关于量化模型差异的热门讨论

在 Reddit 上，有一个引起广泛关注的帖子，题为“bartowski vs TheDrummer etc”。该帖主要探讨了量化模型之间的差异，以及如何选择适合的量化模型。帖子获得了众多的评论和互动。

这个帖子引发的主要讨论方向是：不同量化模型的特点、影响量化效果的因素，以及如何识别和选择更好的量化模型。

文章将要探讨的核心问题是：在众多量化模型中，是否有规则可以在下载之前就识别出“更好”的量化模型，以及是否有必要下载并尝试所有的量化模型。

在讨论中，主要观点如下： 有人指出，不同的 llama.cpp 版本会影响量化效果，新的量化可能会利用新的特性或修复量化中的 bug。 有人表示，imatrix 量化与数据集有关，不同的人使用不同的数据集会使量化模型在性能上有不同的表现。 还有人提到，不是所有人都会制作所有的量化模型，比如特定的移动 ARM 量化只有少数人在做。也有人会尝试自己的量化方式，比如 Q6K+FP16 混合量化。

有用户认为，对于编码，建议使用静态 Q6K 或 Q8，对于聊天，喜欢 bartowskis imatrix 等。但也有用户觉得不同的情况可能需要不同的量化模型，应该多尝试比较。比如有用户看到编码基准测试显示，在 Q4K 下，较大的专用模型比在 Q8 下的较小通用模型效果更好。

还有用户提到，如果能将原始权重从 HF 格式转换为特定格式，然后自己进行量化，可以确保获得最新的量化模型。也有用户分享了自己遇到量化模型无法工作，尝试从其他人那里下载后就可以正常使用的经历。

总的来说，对于如何选择量化模型，目前的共识是多尝试和比较，找到最适合自己需求的模型。特别有见地的观点是，未来随着模型越来越复杂，基准测试可能会变得越来越无用。

在这场讨论中，大家各抒己见，为量化模型的选择和使用提供了丰富的思路和经验。