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这个问题之前已经被多次问到，我也查看了很多人们提供的参考资料，但几乎所有资料都只是简单写了一行，例如：‘Q4_K 4位量化，超级块包含8个块，每个块有32个权重。尺度和最小值用6位量化。最终使用4.5bpw。’这并没有减少模糊性，导致人们不断重复提问。至少https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf#quantization - types提供了一个列表，但几乎到处都没有提供精确的公式，让新人无法确切知道超级块和块是如何形成的，以及超级块如何对块应用权重。更让我困惑的是，在https://github.com/ggerganov/llama.cpp/discussions/5063中有一个关于按块与按行实现的讨论，作者提到：‘按行与按块的方法与非线性量化无关。是的，当进行按行量化时，列数不需要能被32或256整除。但在实践中，我假设至少能被32整除，否则实现会过于繁琐。但据我所知，目前所有的大型语言模型至少能被32整除（如果不是64的话）。’这让我怀疑自己是否正确理解了块的含义。因为在其他地方提到，例如在旧版本Q8_0中有32个量化的块。那么这种行量化和块量化之间的区别是什么？如果列数不能被32整除，块是否可以从下一行继续选取只是一个实现问题吗？还是有一个我不理解的更重要的概念？所以是否有人可以提供一个逐步的公式，例如Q4_K量化是如何形成超级块和内部块的，然后提供详细的数值计算公式？再次感谢大家的贡献。

讨论总结

原帖指出GGUF量化方法缺乏合适解释，很多参考资料的解释过于简略，使得人们难以理解超块和块的形成以及它们之间的关系等内容。评论中一些人详细阐述了Q4_K量化的过程，包括权重的分组、计算、存储等方面，还有人分享了自己尝试通过查看llamacpp代码来理解相关内容却失败的经历，也有人针对更复杂的量化格式提出疑问。整体氛围是围绕GGUF量化相关技术进行深入研讨。

主要观点

  1. 👍 Q4_K量化会对权重进行分组处理，先分成块再分步子块。
    • 支持理由：多位评论者在解释Q4_K量化过程中提到了权重的分组步骤，如将2048个权重先分为8个块，每个块含256个权重且再分为8个含32个权重的子块。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 GGUF量化旨在通过压缩权重减小大语言模型大小。
    • 正方观点：评论者以ChatGpt的回答为依据，阐述GGUF量化目的是压缩权重以减小大语言模型的大小，这是GGUF量化的基本目标。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 块量化按固定大小对整个权重矩阵分组，行量化按行量化权重更灵活。
    • 解释：通过对Q4_K量化中块量化和行量化的对比，得出块量化结构固定，行量化能动态适应行布局的结论。
  4. 💡 在Q4_K中，模型权重是首先被划分成块的，每个块包含32个权重。
    • 解释：多个评论者在解释Q4_K量化过程中都提到了模型权重先被划分成块，且每个块包含32个权重这一观点。
  5. 💡 块内权重共享scale和min，以节省内存。
    • 解释：在关于Q4_K量化方法的解释中，多位评论者提到块内权重共享比例和最小值来节省内存这一重要特性。

金句与有趣评论

  1. “😂 每个BF16权重为16位（2字节）。量化前总大小：2048×2 = 4096字节。”
    • 亮点：以具体数字清晰地展示了BF16权重量化前的大小，为后续解释量化过程提供了基础数据。
  2. “🤔 由于每个量化权重为4位，两个权重可装入一个字节。”
    • 亮点：简单明了地阐述了量化权重与字节存储的关系，体现了量化对数据存储的优化。
  3. “👀 在Q4_K中，模型权重是首先被划分成块的，每个块包含32个权重。”
    • 亮点：这是理解Q4_K量化中权重划分的关键表述，多次被提及，有助于读者快速把握重点。
  4. “😎 GGUF (Generalized Grouped Uniform Format) quantization is to reduce the size of large language models (LLMs) by compressing weights.”
    • 亮点：直接点明GGUF量化的目的，是整个关于GGUF量化讨论的核心概念阐述。
  5. “🤓 我甚至尝试查看llamacpp代码，看自己能否理解这些内容，但由于不太懂C语言，无法理解，所以我也对任何人给出的解释感兴趣……”
    • 亮点：反映了部分读者尝试自己探索理解却遇到困难，进而对他人解释充满期待的心理。

情感分析

总体情感倾向是积极探索。主要分歧点较少，大家基本都在积极地探讨GGUF量化方法相关的技术内容。可能的原因是这是一个技术话题，参与者都是对该技术感兴趣且希望深入理解的人，所以更多的是分享知识、提出疑问和解答疑惑。

趋势与预测

  • 新兴话题：更复杂的量化格式（如Q4_0_4_4或Q4_0_4_8）在有混合权重类型时如何工作的话题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些量化方法能够被更好地理解和优化，可能会对大语言模型的发展产生积极影响，例如在模型压缩、提高计算效率等方面。

详细内容：

《关于 GGUF 量化方法的热门讨论》

在 Reddit 上，一个题为“ There is no proper explanation of GGUF quantization methods ”的帖子引发了热烈关注。此帖获得了众多的浏览量、点赞和大量评论。帖子主要探讨了 GGUF 量化方法中存在的诸多疑问，如量化过程中超级块和块的形成方式、数值计算方法等，还提到相关资料中的表述不够清晰，导致人们对这一概念反复提问仍不得其解。

在讨论中，主要观点如下：

有人详细阐述了 Q4_K 量化的具体步骤。例如，在量化前，一个包含 2048 个 BF16 格式浮点权重的层，每个权重 16 位，总大小为 4096 字节。而量化后，以 Q4_K 格式为例，将 2048 个权重分为 8 个块，每个块 256 个权重，再进一步分为 8 个子块，每个子块 32 个权重。计算每个块的尺度和偏移，将权重量化为 4 位整数并打包存储，同时存储块的尺度和偏移等元数据。整个量化过程极大地节省了存储空间。

有用户指出了一些细节上的修正，比如尺度和最小值的存储占用是 12 字节而非 8 字节。

还有用户分享了自己尝试通过代码理解但因知识不足而未成功的个人经历。

也有用户提出有趣的观点，如希望有能将 C 代码自动翻译成 Python 并解释的工具。

对于 Q4_K 量化，有人认为模型权重首先被划分为块，每个块包含 32 个权重，每个块内的所有权重共享相同的尺度和最小值值，每个权重使用 4 位存储，尺度和最小值被量化为 6 位，8 个块组合形成一个超级块，超级块结构能提高内存访问效率。

有人则提出疑问，对于更复杂的量化格式，如 Q4_0_4_4 或 Q4_0_4_8 ，其工作原理是怎样的。

有用户认为 ChatGpt 的回答有一定合理性，还有用户详细解释了 GGUF 量化的目的、量化级别、块大小、超级块大小等概念，并对块方式和行方式量化的差异进行了说明。

但仍有人表示，对于超级块和块的问题仍未得到清晰解释，质疑定义超级块的意义以及超级块是否有额外的缩放权重。

讨论中的共识在于大家都认为 GGUF 量化方法存在理解上的困难，需要更清晰准确的解释。

这场讨论中的独特观点，如对量化过程的详细拆解以及对不同量化方式差异的分析，丰富了对 GGUF 量化方法的理解。然而，关于超级块和块的一些核心问题仍有待进一步明确和深入探讨。