原贴链接

2b Q2_k: 8/64
2b Q3_k: 11/64
2b Q4_k: 32/64
2b Q5_k: 40/64
2b Q6_k: 28/64
2b Q8_0: 36/64
2b BF16: 35/64

9b Q2_k: 48/64
9b Q3_k: 39/64
9b Q4_k: 53/64

*Gemini Advanced: 64/64\

即使高度量化的9B也比全精度的2B表现更好。2B在Q5左右停止改进，但由于某些原因Q6经常误解问题。

这些问题类似于“想象一个10x10的网格，左下角是1,1，右上角是10,10。从1,1开始，告诉我你会采取什么步骤到达5,5。告诉我每一步的坐标。”

或者

“想象一个名叫Alice的角色进入一个房间，对面有一堵红墙，左边墙上有一扇窗户。如果Alice转身面对窗户，红墙会在她的哪一边？解释你的推理。”

完整的问题列表和更详细的结果：https://pastebin.com/aPv8DkVC

讨论总结

本次讨论主要围绕不同量化模型（如2B和9B）在空间推理问题上的表现展开。参与者对原帖作者的测试工作表示赞赏，并提出了对其他模型（如Qwen 2.5）进行类似测试的请求。讨论中涉及了量化模型的具体类型、默认设置、表现差异等多个方面。部分评论者对9B模型在Q6上的表现提出了假设，并希望看到更多数据以验证。此外，讨论还涉及了量化模型在解决“连点成线”问题时的表现，以及在坐标系统翻转时的不一致性问题。总体而言，讨论热度较低，但涉及的话题较为专业和技术性。

主要观点

  1. 👍 赞赏原帖作者在量化模型测试上的努力
    • 支持理由：原帖作者详细测试了不同量化模型在空间推理问题上的表现，为社区提供了有价值的数据。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 请求作者对其他模型（如Qwen 2.5）进行类似测试
    • 正方观点：社区对量化模型性能比较的兴趣浓厚，希望看到更多模型的测试结果。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 9B模型在Q6上的表现提出了假设
    • 解释：评论者JohnnyAppleReddit对9B模型在Q6上的表现表示好奇，并提出了一个假设，即Q5量化模型可能在某些情况下优于Q6。
  4. 💡 量化模型在解决“连点成线”问题时的表现
    • 解释：评论者edwios质疑量化模型在解决“连点成线”问题时的表现，提出了关于找到正确序列连接所有点形成多边形的问题。
  5. 💡 坐标系统翻转时的不一致性问题
    • 解释：评论者jupiterbjy分享了自己在编写自动化测试脚本时遇到的问题，特别是关于坐标系统翻转时Gemma 2 9B模型的输出不一致性。

金句与有趣评论

  1. “😂 SquashFront1303：I appreciate your efforts I was always trying to figure this out can you do the same with other models such as new qwen 2.5.”
    • 亮点：评论者对原帖作者的努力表示赞赏，并请求对其他模型进行类似测试。
  2. “🤔 JohnnyAppleReddit：Can you post the rest of the range for the 9b quants? I’m curious if there’s a similar dip at Q6_k_m there as well with Q5_k_m coming out ahead?”
    • 亮点：评论者对9B模型在Q6上的表现提出了假设，并希望看到更多数据以验证。
  3. “👀 edwios：Do you think it will flare well at all with those connect-the-dots problems such as finding the correct sequences to connect all the dots to form one polygon, or finding the outermost dots and then the correct sequences that form one convex polygon, the smallest polygon one can get, or the shortest path that pass through all the points in between A and B?”
    • 亮点：评论者质疑量化模型在解决“连点成线”问题时的表现，提出了多个具体问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对原帖作者的测试工作表示赞赏，并提出了进一步的测试请求。然而，部分评论者对量化模型在特定问题上的表现提出了质疑，显示了一定的技术性讨论和好奇心。总体氛围较为友好，但涉及的话题较为专业。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型在解决复杂空间推理问题上的表现，如“连点成线”问题。
  • 潜在影响：对量化模型在实际应用中的性能评估和优化提供参考，可能引发更多关于模型量化设置和默认值的讨论。

详细内容：

《关于不同量化规模模型的空间推理测试引发热议》

近日，Reddit 上一则关于 Gemma 2 - 2B 与 9B 在各种空间推理问题测试中的表现对比帖引起了众多关注。该帖获得了较高的热度，点赞数和评论数众多。原帖中详细列出了不同模型在各个问题上的测试结果，如“2b Q2_k: 8/64，2b Q3_k: 11/64……9b Q4_k: 53/64”等。并指出，即便高度量化的 9B 模型，其表现也优于全精度的 2B 模型。2B 在 Q5 左右停止改进，而 Q6 还存在对问题的误解。测试的问题类似于“想象一个 10x10 的网格……”或者“想象一个叫爱丽丝的角色进入房间……”。完整的问题列表和更详细的结果可通过链接https://pastebin.com/aPv8DkVC查看。

这一帖子引发了诸多讨论。有人表示很欣赏作者的努力，一直想弄清楚此类问题，还询问能否对其他模型如新的 qwen 2.5 进行同样的测试。有人则要求不仅明确量化的位数，还要说明量化的类型。还有人好奇 9B 量化的其他范围情况，想知道是否在 Q6_k_m 也有类似的下降，而 Q5_k_m 是否表现更优。有人询问关于 gemma 2 27b 的情况。有人提到 Oobabooga 有一个包含多个模型和量化选项的私人基准。有人觉得从 2B 到 9B 的差异巨大，这是否令人惊讶。有人对测试结果的解读提出疑问。也有人思考这些模型在诸如连接点形成多边形等问题上的表现。

在这场讨论中，大家各抒己见。有人认为明确量化的类型很重要，有人则对不同模型的具体表现和差异充满好奇。关于模型在空间推理问题上的表现，仍存在许多值得深入探讨和研究的地方。

总之，这场关于不同量化规模模型的空间推理测试的讨论，为相关领域的研究和发展提供了丰富的思考和见解。