我最初计划完成 Q4_K_M 的完整 MMLU PRO 评估；然而，由于所需时间投入巨大且我需要使用电脑进行其他任务，我不得不中途停止。
随着官方 MMLU PRO 排行榜最近更新，现在包含了 Qwen2.5 32B 的评估结果，我对比了我的未完成的 MMLU PRO 测试结果与排行榜上的结果。
这种对比为我们提供了一个粗略的量化后性能下降的估计。虽然这种方法并不完全精确，但它确实提供了一个大致的量化后性能下降的感觉，这比完全没有对比数据要好。
GGUF & 后端: https://www.ollama.com/
评估工具: https://github.com/chigkim/Ollama-MMLU-Pro
评估配置: https://pastebin.com/YGfsRpyf
讨论总结
本次讨论主要围绕Qwen2.5 32B Q4_K_M和BF16模型在不同学科上的性能比较展开。参与者通过图表和数据分析，探讨了两个模型在生物学、商业、化学等学科上的表现差异。讨论中，一些用户关注量化模型的性能损失，而另一些用户则对模型的硬件需求和成本效益表示兴趣。整体上，讨论氛围偏向技术性和专业性，参与者多为对深度学习和模型评估有深入了解的用户。
主要观点
👍 Qwen2.5 32B Q4_K_M模型在大多数学科领域的表现优于GPT-40-mini模型
- 支持理由：图表数据显示，Qwen2.5 32B Q4_K_M在生物学、商业、化学等领域表现突出。
- 反对声音：在某些学科如经济学的部分区间内，GPT-40-mini的表现超过了Qwen2.5 32B Q4_K_M。
🔥 量化模型（Q4_K_M）在性能上与BF16模型接近，但具有成本优势
- 正方观点：Q4_K_M模型在性能损失不大的情况下，能够节省电力和初始硬件成本。
- 反方观点：部分用户对量化过程中可能出现的性能波动表示担忧。
💡 历史学科的分数在量化后显著提高，可能是量化过程中的“幸运骰子”效应
- 解释：Chromix_指出，历史学科的分数提升可能是量化过程中偶然的性能提升。
👀 Q4_K_M模型所需的VRAM大小是评估其是否能在特定设备上运行的关键因素
- 解释：ibbobud询问了Q4_K_M模型所需的VRAM大小，关注模型的硬件需求。
🤔 不同模型的曲线相似可能与学科难度有关
- 解释：Eralyon提出疑问，不同模型的曲线相似是否与学科难度有关，并询问是否可以推断4o-mini模型在20-40B范围内。
金句与有趣评论
“😂 AaronFeng47：Qwen2.5 32B Q4_K_M模型在大多数学科领域的表现优于GPT-40-mini模型，尤其在生物学、商业、化学、计算机科学和历史等领域更为明显。”
- 亮点：通过具体数据展示了Qwen2.5 32B Q4_K_M模型的优势。
“🤔 VoidAlchemy：帖子的内容可能鼓励了MMLU-Pro排行榜将Qwen2.5模型加入其中。”
- 亮点：指出了帖子内容对排行榜更新的潜在影响。
“👀 Chromix_: "Thanks for sharing this. I think that the changes in percent from the BF16 to Q4_K_M comparison deserve their own sorted bar plot, as they make the differences more visible."”
- 亮点：提出了更清晰展示性能差异的图表建议。
“🤔 Mart-McUH: What is interesting is that in history, business and economics it even performs "better". While it is just statistical fluke, it also made me laugh a bit as those could be areas where "inventing truth" by making up new facts without clear evidence could actually lead to better results…”
- 亮点：通过讽刺和幽默的方式提出了有趣的观点。
“👍 MLDataScientist：So, basically, we are not loosing much performance when we run Q4_K_M compared to BF16? And at the same time we have free gtp-4o-mini level LLM (minus electricity and initial PC build cost). Great!”
- 亮点：强调了Q4_K_M模型在性能和成本上的优势。
情感分析
讨论的总体情感倾向偏向中立和专业，参与者多为技术背景的用户，讨论内容集中在模型性能、量化影响和硬件需求上。尽管有部分用户对量化模型的性能波动表示担忧，但整体上对Qwen2.5 32B Q4_K_M模型的表现持肯定态度。主要分歧点在于量化模型的性能损失是否显著，以及在不同学科上的表现差异。
趋势与预测
- 新兴话题：量化模型在不同学科上的表现差异及其潜在影响。
- 潜在影响：讨论结果可能影响未来模型选择和优化方向，尤其是在考虑成本效益和硬件需求的情况下。
详细内容：
标题：Reddit 上关于深度学习量化模型性能评估的热门讨论
最近，Reddit 上有一篇关于 Qwen2.5 32B Q4_K_M 和 BF16 等模型性能评估的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一系列的图片和详细数据，展示了不同模型在多个学科上的表现以及性能损失的比较，获得了众多点赞和大量评论。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，Qwen2.5 32B Q4_K_M 模型在大多数学科领域的表现略好于 GPT-40-mini 模型，尤其在生物学、商业、化学、计算机科学和历史等领域更为明显，但在某些学科如经济学的部分区间内，GPT-40-mini 的表现超过了 Qwen2.5 32B Q4_K_M。 有用户分享道：“我用 Q3 为了追求速度，但有时会出现压缩伪影。我会尝试把 Q4 用到我那可怜的显卡上。” 还有用户提到：“有趣的是，在历史、商业和经济学领域，Qwen2.5 32B Q4_K_M 甚至表现得‘更好’。虽然这可能只是统计上的偶然，但还是让人觉得有点好笑。” 有人表示：“感谢分享。我认为从 BF16 到 Q4_K_M 比较中的百分比变化值得有它们自己的排序条形图，这样能让差异更明显。” 也有人好奇：“能对 Mistral - Large - V2 做类似的测试吗？”
讨论中存在的共识是，这些性能评估数据为研究人员和工程师在选择适合自己需求的模型时提供了有价值的参考。但同时也存在争议，比如对于某些模型在特定学科上表现出色的原因，大家看法不一。
总之，这次关于深度学习量化模型性能评估的讨论，为相关领域的研究者和从业者提供了丰富的信息和思考方向。
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