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讨论总结

该讨论源于一篇关于量化LLMs保持准确性的文章。评论者们从不同角度对量化LLMs进行了探讨，包括对不同量化模型在写作方面的效果、性能比较、对标题中数据的疑惑、量化对输出质量的影响等多方面内容，整体讨论较为平和且充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 对Q4表示支持
    • 支持理由：未详细阐述，仅以“Q4 gang💪”表达支持态度
    • 反对声音：无
  2. 🔥 量化LLMs的准确性与写作内容复杂性有关
    • 正方观点：简单故事可接受Q4量化，复杂故事需Q8量化，不同量化程度在不同复杂度写作内容下表现不同
    • 反方观点：无
  3. 💡 量化严重影响LLMs输出质量
    • 解释：尤其在复杂任务和长语境下，有实例说明存在输出退化情况
  4. 💡 在70亿及以下模型中q8与fp16可能难以区分
    • 解释：通过多次测试和对比得出结论
  5. 💡 不能仅依靠困惑度来评估输出准确性
    • 解释：有自身在低资源语言和编码任务下对高度量化模型的体验作为依据

金句与有趣评论

  1. “😂 Q4 gang💪”
    • 亮点：简洁地表达对Q4的支持态度，表情符号增强情感
  2. “🤔 My personal experience is that Q8 Masterrace is better than all other quants for writing.”
    • 亮点：分享个人在写作方面使用Q8量化模型的经验
  3. “👀 For relatively simple stories, quants down to Q4 (but no lower) can be acceptable.”
    • 亮点：对不同复杂度故事可接受的量化程度给出观点

情感分析

总体情感倾向为中性偏理性探讨。主要分歧点在于量化对LLMs输出质量的影响，一方认为量化严重影响输出质量，另一方未明确反对量化，且存在不同观点如在特定规模模型下量化影响不明显等。可能的原因是评论者们基于不同的使用场景、模型规模和自身经验得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化是否会因量化原生数据类型而变得更好。
  • 潜在影响：如果量化能够通过原生数据类型得到改善，可能会对LLMs在商业硬件中的应用和发展产生积极影响，例如提高效率、降低资源消耗等。

详细内容：

标题：500K+ 评估显示量化 LLMs 保留准确性引发的激烈讨论

在 Reddit 上，一篇题为“500K+ Evaluations Show Quantized LLMs Retain Accuracy”的帖子引起了广泛关注，该帖提供的链接为 https://neuralmagic.com/blog/we-ran-over-half-a-million-evaluations-on-quantized-llms-heres-what-we-found/ ，吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

帖子主要围绕量化 LLMs 在不同场景下的表现及准确性展开。讨论的焦点包括：不同量化级别对写作效果的影响，不同硬件条件下的性能差异，以及量化对输出质量和理解复杂任务的作用等。

有人分享个人经历称，Q8 比其他量化级别在写作方面表现更优。有人则根据文章认为，Q4 量化能达到未量化模型 96 - 99% 的准确性。还有人指出，对于相对简单的写作内容，低至 Q4 的量化可以接受，但对于复杂的故事背景理解，就得选择 Q8 。

有人通过测试发现，在自己的 3060 GPU 上，IQ4_XS 比 Q4_K_M 慢很多，认为只有在 GPU 无法容纳模型而需要将层卸载到 CPU 时，i - quants 才值得使用。也有人认为 IQ 量化通常只是在 CPU 和 Metal 上明显更慢。

有人认为量化对输出质量影响很大，特别是对于复杂任务和长上下文。但也有人表示，在 70b 及以下的本地空间中，多次测试表明 Q8 与 fp16 实际上难以区分。

有人质疑人们观察的可靠性，认为可能存在偏差，指出困惑度不是评估输出准确性的很好指标。

有人提到 Lmsys 提供的 FP8 和 BF16 版本的 405B 模型，认为 BF16 明显更好。

有人表示好奇量化是否会随着量化原生数据类型的发展而变得更好，并提供了相关链接 https://www.opencompute.org/documents/ocp-microscaling-formats-mx-v1-0-spec-final-pdf 。

这场讨论的核心争议点在于量化级别对模型性能和输出质量的影响程度，以及不同硬件条件下的最佳选择。大家各抒己见，为我们全面理解量化 LLMs 的相关问题提供了丰富的视角。