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基本上就是标题所问的。这两种类型之间的质量差异有多大？是否明显，还是不明显？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Q8_0和Q5_K_M两种型号之间的质量差异，涵盖了量化级别、模型大小以及实际应用中的感知差异。评论者们通过分享个人体验、提供perplexity测试结果和链接引用，探讨了这两种型号在不同情境下的表现。总体上，讨论显示这两种型号的差异在大多数情况下并不显著，尤其是在中型和大型模型中。

主要观点

  1. 👍 Q8_0和Q5_K_M的perplexity分数差异不大
    • 支持理由：synn89提供的测试结果显示，这两种型号在不同模型中的perplexity分数和标准差相似。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同这一观点。
  2. 🔥 在大模型中，Q8_0和Q5_K_M的质量差异不显著
    • 正方观点：dubesor86指出，在大模型中，这两种型号的差异不显著，甚至在某些查询中Q5_K_M表现更好。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者认同这一观点。
  3. 💡 量化有时可以提高模型的准确性
    • 解释：Uncle___Marty提到，量化在某些情况下可以提高模型的准确性，最佳效果大约在Q4/5级别。

金句与有趣评论

  1. “😂 Master-Meal-77：Pretty much no difference”
    • 亮点：简洁直接地表达了两种型号之间的质量差异不大。
  2. “🤔 dubesor86：On larger models I found it to be not significant.”
    • 亮点：指出了在大模型中，Q8_0和Q5_K_M的质量差异不显著。
  3. “👀 Uncle___Marty：Oddly, sometimes quantizing has shown it can improve the models accuracy to a degree.”
    • 亮点：提出了量化有时可以提高模型准确性的有趣观点。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中立，多数评论者认为Q8_0和Q5_K_M之间的质量差异不大。主要分歧点在于不同模型大小和量化级别对质量差异的影响，以及在实际应用中的感知差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化对模型准确性的影响可能成为后续讨论的新焦点。
  • 潜在影响：对量化技术的深入探讨可能对模型优化和性能提升产生积极影响。

详细内容：

标题：Q8_0 和 Q5_K_M 质量差异究竟有多大？

近日，Reddit 上一则题为“ How big is the difference between Q8_0 and Q5_K_M ”的帖子引发了热烈讨论。该帖主要探讨了这两种类型在质量上的差异是否显著。此帖获得了众多关注，评论数众多。

帖子引发的讨论方向主要集中在不同模型和量化级别下的表现差异。文章将要探讨的核心问题是：Q8_0 和 Q5_K_M 的质量差异到底如何，以及这种差异在不同规模的模型中是否有所不同。

在讨论中，有人分享了一些详细的量化测试数据。比如，有用户提供了 gemma-2-27b 和 gemma-2-9b 在不同量化级别下的“Perplexity Score（困惑度得分）”和“Standard Deviation（标准差）”。数据显示，在 gemma-2-27b 中，Q8_0 的困惑度得分为 7.1879，标准差为 0.04924；Q5_K_M 的困惑度得分为 7.2333，标准差为 0.04953。在 gemma-2-9b 中，Q8_0 的困惑度得分为 8.7869，标准差为 0.06500；Q5_K_M 的困惑度得分为 8.7791，标准差为 0.06489。

有人提出疑问：“Are my eyes deceiving me or do your results show that Q5_K_S scores better than Q5_K_M for Gemma 27b?” 有人回应称，只是在测试子集上，这种偏差很常见。

有人表示，在其主观经验中，对于大多数中型模型（11B 到 20B），这种差异难以察觉。也有人称，在较大模型上差异不显著，甚至 Q5 在某些查询中偶尔会带来更好的响应，比如在数学方面。还有人提到，在小型模型（<10B）中，如 Phi-mini、Gemma 2B 等，Q8 和 Q5 的差异则更为明显，能够明显区分。

有人认为这取决于具体情况。有人表示希望能有一个明确的答案。有人指出，奇怪的是，有时量化在一定程度上能够提高模型的准确性，记得最佳点在 Q4/5 左右。还有人认为几乎没有差异。

总体而言，讨论中的共识是 Q8_0 和 Q5_K_M 的差异在不同规模的模型中表现不同，小型模型差异较明显，中型和大型模型差异不显著或较难察觉。特别有见地的观点如在某些情况下量化能提高模型准确性，丰富了讨论。但对于具体的差异程度和适用场景，仍存在争议和不确定性，有待进一步研究和探讨。