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我没有编码经验。我听到过关于Qwen系列相互矛盾的观点,有的说这个好,有的说那个有问题等等。我想看看能否通过大语言模型(LLM)完成一些事情,即便可能不是一次就能成功。例如,最近我使用Google Takeout将我的Google Keep笔记下载到我的Linux电脑上。问题是这些笔记不是odt或docx格式,每个笔记被拆分成一个html和json文件。我想知道我能否让一个大语言模型创建一个工具,将每一对文件转换为一个单独的标准文档,且笔记完整无变化。只要指向文件夹就能转换。我看到没有经验的人创建了像Gradio页面、自定义节点等东西,在文生图方面,如果我也能做到就好了。这就是为什么我对据说达到GPT4或超越GPT4水平的32b版本感兴趣,而且如果我没记错的话,它会比GPT4更好。我通常使用oobabooga webui、koboldcpp和sillytavern。在编码方面你会推荐不同的工具吗?

讨论总结

这是一个关于在12GB显存下哪种Qwen模型适合编码的讨论。提问者还分享了自己想通过LLM做一些事情如转换Google Keep笔记等相关情况。评论者们纷纷给出自己的推荐和建议,如Qwen2.5 - Coder 14B在特定显卡上用于编程速度快且答案好、Q8的qwen coder 7b也可用于编码等。同时也涉及到模型的量化、运行速度、上下文长度等方面的讨论,还有人分享自己使用不同模型的体验,以及关于模型使用的一些提醒和其他相关话题的讨论,整体氛围偏向技术交流,没有明显的争执。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - Coder 14B在特定显卡上用于编程时速度快且答案好。
    • 支持理由:评论者称在RTX 4070 Super上使用时速度超快且回答质量很高(当专门询问编程相关问题时)。
    • 反对声音:无
  2. 👍 32B模型如果有足够内存可以尝试但速度慢。
    • 正方观点:内存足够可尝试,但运行速度慢是其特点。
    • 反方观点:无
  3. 👍 推荐Q8的qwen coder 7b用于编码。
    • 支持理由:可以处理一些上下文内容。
    • 反对声音:无
  4. 👍 模型需要使用者详细解释需求才能推断需求。
    • 支持理由:以转换Google Keep笔记为例,需要详细告知模型相关内容才能得到正确结果。
    • 反对声音:无
  5. 👍 对于编码任务,Qwen coder 7B速度快且很棒;Qwen 14b速度慢一些但质量更好。
    • 支持理由:评论者根据自己的经验给出这样的观点。
    • 反对声音:无

金句与有趣评论

  1. “😂 我一直在RTX 4070 Super上使用Qwen2.5 - Coder 14B,速度超快且回答质量很高(当专门询问编程相关问题时)。”
    • 亮点:明确指出了14B模型在特定显卡上的优势。
  2. “🤔 不要认为7b是垃圾。它出奇的好。”
    • 亮点:为7b模型正名,改变人们可能存在的偏见。
  3. “👀 Keep in mind that even the beet model can’t infer what you want without you explain it I’m detail.”
    • 亮点:强调使用者详细解释需求对模型的重要性。
  4. “💡 之前,我使用GGUF格式,认为它是最先进的。然而,ExLlamaV2及其令人难以置信的“杀手锏”——4 - bit KV缓存量化——在上下文窗口大小方面创造了奇迹。”
    • 亮点:对比两种技术,突出ExLlamaV2的优势。
  5. “😎 我在16Gb VRAM的AMD GPU上用ollama尝试了Qwen 32b Q4_K_M。”
    • 亮点:分享了特定硬件环境下使用特定模型的情况。

情感分析

总体情感倾向是积极且理性的,大家主要是在分享自己的经验和知识。主要分歧点在于对Qwen2.5 - coder - instruct - 0.5B_q4.gguf模型的回应质量上,可能是因为不同用户对模型的期望和使用场景不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题:ExLlamaV2及其4 - bit KV缓存量化特性可能会引发更多关于模型量化技术的讨论。
  • 潜在影响:这些关于Qwen模型的讨论和经验分享有助于其他想要进行编码相关工作的用户更好地选择适合自己的模型,提高编码效率。

详细内容:

《关于 12GB VRAM 选择 Qwen 模型用于编码的热门讨论》

在 Reddit 上,一篇题为“For 12gb Vram, what Qwen model is best for coding?”的帖子引发了众多关注,收获了大量的点赞和评论。帖子中,发帖者表示自己没有编码经验,听闻关于 Qwen 家族模型的不同看法,想借助 LLM 完成一些任务,比如将谷歌笔记转换为标准文档。同时还提及了平时使用的一些相关工具,并询问在编码方面的最佳模型选择。

讨论的焦点集中在不同 Qwen 模型的性能和适用场景。有人认为 Qwen2.5 - Coder 14B 在 RTX 4070 Super 中速度快且回答良好,32B 模型若有 32GB 以上内存也可尝试但速度较慢。但也有人指出 14B 在 Q4 时无法为 VRAM 分配太多上下文,7B 模型更实用。还有人表示这取决于具体使用场景,若生成代码或完善小部分代码,14B 可行;若需要更多上下文,7B 也不错。

有人使用 llamacpp 搭配 Qwen 32B Q4KM 和 16k 上下文,VRAM 占用 24GB,输出为 37 t/s。对于如何计算 VRAM 需求和上下文容量剩余,有人通过尝试不同上下文级别并观察 nvidia - smi 来确定,也有人表示在 llamacpp 加载模型时能获取相关信息。有人提到在 huggingface 上有计算器但忘了链接位置。

有人使用 ollama,认为 32B Q4KM 搭配 16k 上下文使用超过 24GB 但效果不错。还有人推荐尝试 ExLlamaV2 的 4 位 KV 缓存量化以减少 VRAM 占用。有人拥有 32GB DDR3 内存,能运行 34B 模型但未充分测试。

也有人认为 7B 模型也不错,不能小看它。还有人表示使用 continue.dev 可切换 LLM 提供者,会根据需求使用不同模型。有人提醒在使用模型转换笔记时要提供详细信息。

一位用户尝试了 Qwen 32b Q4_K_M 在 16Gb VRAM AMD GPU 上的效果,速度不快但能完成一些游戏开发。有人认为除非涉及机密,应使用闭源模型编码并善用 API 和 VS Code 相关扩展。

这场讨论展现了大家对于不同 Qwen 模型在编码应用中的多样观点和经验分享,为面临类似选择的人们提供了丰富的参考。但究竟如何选择最适合自己的模型,仍需根据具体需求和硬件条件来决定。