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我最近注意到，我下载的一些gguf quants明显比过去下载的gguf quants质量差，现在我使用的是同一位创作者的gguf，因为它们对我来说效果最好。其他人是否也发现huggingface上的gguf quants质量有显著差异？例如，对于Deepseek coder v2 lite，我发现最受欢迎的gguf仓库的质量无法使用，而当我下载一个不太受欢迎的仓库时，质量要好得多，可以使用。我发现这种情况不仅限于DS coder v2 lite，对于多个模型也是如此。在每种情况下，我都测试了相同的量化，即Q6 vs Q6或Q4K_M vs来自不同gguf仓库的Q4K_M。

讨论总结

本次讨论主要围绕GGUF量化模型的质量差异展开，参与者们分享了各自在使用不同GGUF量化模型时的体验和发现。讨论中涉及的主要话题包括量化设置的一致性、模型更新对质量的影响、从BF16或F32转换到F16时的精度损失、以及社区成员接手量化工作后的质量曲线。此外，讨论还涉及不同量化方法（如静态度量和imatrix量化）对模型性能的影响，特别是对非英语语言和编程语言的影响。总体而言，讨论呈现出对量化质量参差不齐的关注，并呼吁进行更多非英语语言的基准测试以验证不同量化方法的效果。

主要观点

  1. 👍 量化设置的一致性对GGUF质量有重要影响
    • 支持理由：量化制作者使用一致的设置时，质量通常较为稳定。
    • 反对声音：过度调整设置可能会导致量化质量下降。
  2. 🔥 使用旧版本的llama.cpp可能导致量化质量下降
    • 正方观点：量化过程可能发生在tokenizers更新之前，影响质量。
    • 反方观点：更新llama.cpp版本可以解决部分问题。
  3. 💡 从BF16或F32转换到F16可能会损失精度，影响量化质量
    • 解释：转换过程中可能会损失一些精度，影响最终的量化质量。
  4. 💡 社区成员接手量化工作存在学习曲线和质量曲线
    • 解释：TheBloke不再进行量化工作，社区成员接手后质量参差不齐。
  5. 💡 不同量化方法对模型性能有不同影响
    • 解释：静态度量和imatrix量化在不同数据集上表现不同，需要更多非英语语言的基准测试。

金句与有趣评论

  1. “😂 SomeOddCodeGuy：Bartowski and MrAdermacher are my two favorites”
    • 亮点：展示了用户对特定量化制作者的偏好。
  2. “🤔 noneabove1182：I actually was surprised to find that when it comes to F32 -> F16 for a 70B model, 99.97% of weights were completely representable in fp16”
    • 亮点：揭示了模型转换过程中的精度问题。
  3. “👀 QueasyEntrance6269：I genuinely don’t get why llama.cpp doesn’t just use huggingface tokenizers”
    • 亮点：提出了对llama.cpp使用huggingface tokenizers的疑问。
  4. “😂 ttkciar：Yes, occasionally a quant will be garbage, and I’m not sure why.”
    • 亮点：反映了用户在使用量化模型时遇到的困惑。
  5. “🤔 Bitter_Awareness4993：That’s because TheBloke isn’t doing quants anymore. The community is left to pick up the slack and there is a learning curve/quality curve. IMO”
    • 亮点：解释了社区成员接手量化工作后的质量曲线问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者们主要关注量化质量的差异和技术细节。主要分歧点在于量化设置的一致性和模型更新的影响，部分用户对社区成员接手量化工作后的质量参差不齐表示担忧。可能的原因包括量化过程中的技术问题、模型转换时的精度损失以及社区成员的学习曲线。

趋势与预测

  • 新兴话题：非英语语言的基准测试和量化方法对非英语语言的影响。
  • 潜在影响：随着社区成员接手量化工作，量化质量的稳定性可能会逐步提高，但短期内仍需关注质量差异问题。此外，对非英语语言的基准测试可能会揭示更多量化方法的优缺点，推动量化技术的进一步发展。

详细内容：

标题：关于 GGUF 质量差异的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于 GGUF 质量差异的热门话题引发了众多关注。原帖指出，作者发现最近下载的一些 GGUF 量化版本明显不如过去下载的，现在倾向于使用单一创作者的 GGUF，因为对自己而言效果最佳。同时，还提到像 Deepseek coder v2 lite 模型，热门的 GGUF 库质量不可用，而不太热门的库质量却更好。这一情况在多个模型中都存在。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在造成 GGUF 质量差异的原因。有人表示，制作 GGUF 时的设置不同会有影响，一些知名的量化制作者通常会在所有量化中使用相同设置。也有人提到，有时量化可能在 tokenizers 未准备好时就完成，导致使用了错误版本的 llama.cpp。还有人指出，模型量化过程中的精度转换也可能导致质量差异。

有用户分享道：“Bartowski 和 MrAdermacher 是我最喜欢的两个量化制作者。”还有用户说：“Llama 3 在早期就遇到过这种棘手的情况。”

关于 llama.cpp 不使用 huggingface tokenizers 的问题，有人认为可能是为了避免外部依赖。对于不同量化方式对各种语言的影响，也存在不同观点。有人认为 imatrix 量化方式可能会降低非英语语言的输出质量，而有人则通过实验发现其对日语的影响并非完全负面。

这场讨论揭示了 GGUF 量化领域存在的复杂情况和有待进一步研究的问题，让人们对如何获得高质量的 GGUF 有了更深入的思考。