原贴链接

可在此尝试我们的405B和8B模型：[https://huggingface.co/xmadai]。

image

讨论总结

这个讨论围绕xMAD的405B和8B模型展开。部分评论对模型宣传存在质疑，认为有炒作嫌疑；也有对模型名称的调侃与解释；更多的是对模型技术层面如改进之处、是否支持特定技术（如GGUF、vllm推理）、运行微调所需资源、是否支持Apple silicon等的询问，整体氛围偏向于理性探讨。

主要观点

  1. 👍 认为原帖对模型的宣传是过度炒作。
    • 支持理由：只是优化的GPTQ却被宣传为最好的模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对“xMAD”名称与算法中无“Multiply Add”操作有关。
    • 正方观点：名称源于算法中的操作。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对xMAD的4 - bit变体与其他变体相比的改进之处进行询问。
    • 解释：想了解xMAD模型不同变体间的改进情况。
  4. 💡 对xMAD模型是否需要对齐混合器提出疑问。
    • 解释：关注模型相关的处理方式。
  5. 💡 认可xMAD在Llama3.1 - 405B和8B模型方面的成果，并对其提出针对qwen和nemotron的期待。
    • 解释：认可当前成果并希望延伸到其他模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Spirited_Example_341: lol why u mad tho?”
    • 亮点：以幽默方式调侃名称中的“mad”。
  2. “🤔 That’s a \\lot\\ of hype for "we made an optimized GPTQ"”
    • 亮点：简洁地指出宣传有炒作之嫌。
  3. “👀 LieJazzlike9019: Actually it’s bc xMAD = no Multiply Add (part of our algorithms) 😀”
    • 亮点：对名称含义进行解释。
  4. “🤔 If it’s a universally compatible GPTQ, that is \\possibly\\ interesting, mostly because vanilla GPTQ is not good but is quite commonly supported.”
    • 亮点：从普通GPTQ的角度分析所谓优化的GPTQ的价值。
  5. “👀 RealBiggly: Where GGUF?”
    • 亮点：直接询问模型是否有GGUF格式。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于对xMAD宣传的看法，部分人认为是炒作，部分人持认可态度或者单纯询问技术细节。可能的原因是不同人对模型技术和市场宣传的关注点不同，一些人关注实际技术内容，一些人关注商业宣传的真实性。

趋势与预测

  • 新兴话题：将模型应用到其他类似qwen和nemotron的扩展可能性。
  • 潜在影响：如果xMAD能按照用户期待进行扩展或者改进，可能会在人工智能模型市场中占据更有利的地位，影响相关模型的竞争格局。

详细内容：

标题：关于 xMAD 模型在市场上的热门讨论

最近，Reddit 上有一则关于 xMAD 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子称“xMAD 拥有市场上最好的量化 Llama3.1-405B 和 8B 模型”，并提供了模型的链接https://huggingface.co/xmadai。此帖获得了众多用户的积极参与，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 xMAD 并非传统意义上的包含乘法加法运算的部分，还分享了自己对于算法中名称来源的理解。例如，有人提到“实际上是因为 xMAD = 没有乘法加法（我们算法的一部分）”。 有人质疑移除乘法加法运算的主要动机并非是为了量化，而是为了利用 SIMD 操作实现更快的 CPU 推理。 还有人关心这些模型与其他 4 位变体相比有何改进，以及是否会发布基础模型和存在哪些缺点。 有人询问 xMAD 的 GPTQ 格式是否支持使用 vllm 进行推理，是否支持苹果硅。

在讨论中，各方观点激烈交锋。有人认为这只是“优化了 GPTQ”，但也有人认为如果是普遍兼容的 GPTQ 可能会很有趣。有人对如何比较这些模型感到困惑，希望能在基准比较中找到明确的方法。

总的来说，这次关于 xMAD 模型的讨论展示了技术爱好者们对于新型模型的关注和深入思考，也反映出大家对于模型性能、兼容性等方面的期待和担忧。