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https://v.redd.it/jme8xecrj0qd1/DASH_720.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论主要围绕 Llama 3.1 70b 模型在 RTX 4090 显卡上的性能表现展开。参与者对模型的运行速度、量化技术、输出质量以及在特定任务中的表现进行了深入探讨。讨论中涉及了不同量化方法的优劣、模型参数大小对性能的影响、以及在编程任务中的实际应用。总体氛围技术性强，参与者表现出对高性能计算和模型优化的浓厚兴趣，同时也存在对当前技术性能的质疑和不满。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.1 70b 在 RTX 4090 上的运行速度令人印象深刻

    • 支持理由：评论者对模型的高效运行表示惊叹，认为其在高性能显卡上的表现超出了预期。
    • 反对声音：部分评论者对特定配置下的性能表示怀疑，认为可能存在性能瓶颈。

  2. 🔥 使用 3 比特或更少的比特时，模型输出垃圾内容

    • 正方观点：评论者认为低于 4bpw 的模型可能被“阉割”，导致输出质量下降。
    • 反方观点：有评论者提出需要检查提示结构的正确性，认为问题可能出在提示设计上。

  3. 💡 Llama 3.1 70b 模型在 RTX 4090 显卡上的性能表现良好，特别是在 2bit 量化的情况下

    • 解释：评论者通过实际测试结果，展示了模型在高性能显卡上的优异表现，特别是在量化技术上的优化。

  4. 👀 建议测试 Qwen 2.5 版本，因为其基准测试结果非常出色

    • 解释：评论者对 Qwen 2.5 的性能表示高度认可，建议进行进一步测试以验证其在 RTX 4090 上的表现。

  5. 🤔 使用 iMatrix 量化技术可以提升 Llama 3.1 70b 模型的性能和输出质量

    • 解释：评论者指出，通过 iMatrix 量化技术，模型在保持高质量输出的同时，能够处理更长的上下文。

金句与有趣评论

  1. “😂 Additional_Test_758：Would be interesting to see what’s it’s Computer Science score is in MMLU-Pro.”

    • 亮点：评论者对模型在特定领域的性能表现表示好奇，引发了后续的详细讨论。

  2. “🤔 xSNYPSx：What I did wrong ? Because when I use 3 bits or less it’s just produce garbage all the time in lm studio”

    • 亮点：评论者对模型在低比特量化下的表现表示困惑，引发了关于量化技术和提示设计的讨论。

  3. “👀 Balance-：I think you should test Qwen2.5. The benchmarks are incredible.”

    • 亮点：评论者对 Qwen 2.5 的性能表示高度认可，建议进行进一步测试，引发了关于不同模型性能对比的讨论。

  4. “😂 ipechman：Cries in 16gb of vram”

    • 亮点：评论者以自嘲的方式表达了对显卡内存不足的无奈，增加了讨论的幽默感。

  5. “🤔 MerePotato：Why not go for a slower less lobotomised quant using offloading, or a smaller model that fits at a higher quant?”

    • 亮点：评论者对当前的量化方法提出质疑，建议考虑更优的解决方案，引发了关于量化技术和模型选择的深入讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向技术性和好奇心，参与者对高性能计算和模型优化表现出浓厚的兴趣。然而，也存在一定的质疑和不满情绪，特别是在模型性能和量化技术方面。主要分歧点在于不同量化方法的优劣、模型参数大小对性能的影响，以及在特定任务中的实际应用。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步优化和不同模型在特定任务中的表现。
  • 潜在影响：对高性能计算和模型优化的深入研究，可能会推动相关技术的发展，特别是在人工智能和机器学习领域。

详细内容：

标题：关于在 RTX 4090 上运行 Llama 3.1 70b 的热门讨论

这篇Reddit帖子（https://v.redd.it/jme8xecrj0qd1/DASH_720.mp4?source=fallback）引发了众多网友的热烈讨论。该帖子主要探讨了在 RTX 4090 显卡上运行 Llama 3.1 70b 的相关情况，获得了大量的关注和众多评论。

讨论焦点主要集中在模型的性能表现、量化设置、适用场景以及与其他模型的比较等方面。有人对其在计算机科学方面的得分表现感兴趣，有人提到了不同量化设置下的效果，还有人分享了在各种模型和设置下的测试结果。

有用户表示，使用 3 比特或更低量化时总是产生无用结果，而有人认为低于 4 比特量化的模型效果不佳。有人询问是否所有层都在 GPU 上运行，以及模型的上下文长度等问题。还有用户分享了在不同模型和量化设置下的测试结果，比如有人在 Llama 3 70B EXL2 2.25BPW 上运行得到了错误答案，而在 Qwen2.5-14b-Instruct Q4_K_M GGUF 上得到了正确答案。

关于量化设置，有人提到 iMatrix 能提升性能但计算速度较慢，也有人认为 IQ2_XS 70b 通常比 fp16 8b 效果好，并且对于较大参数规模的模型，在编码等任务中更为重要。同时，也有用户提到了模型在不同任务中的表现差异，以及不同量化设置在不同任务中的效果。

总的来说，这次讨论展示了大家对于在 RTX 4090 上运行 Llama 3.1 70b 这一话题的浓厚兴趣和深入思考，为相关研究和应用提供了有价值的参考。