原贴链接

比较Qwen 2.5 32B在4个不同供应商/量化下的情况。该模型的最佳版本可与GPT - 4o相媲美，而表现最差的版本更接近GPT - 3.5 Turbo。[https://aider.chat/2024/11/21/quantization.html]

讨论总结

原帖对Qwen 2.5 32B在4个不同提供者/量化下进行比较，但评论者们从多个角度提出质疑。比如对量化模型本身的疑问，像从HF权重到Q8_0减少幅度的疑惑，Q8和Q4差异的探讨；还有对比较合理性的质疑，像是否为对等测试、比较中存在太多变量等；部分评论者对OpenRouter的结果表示担忧并提出怀疑；同时也有对原帖中标签含义的疑问等，此外也有少量补充修正内容如模型错误的修正和提醒原作者更新文章。

主要观点

  1. 👍 认为从HF权重到Q8_0的减少幅度超10%过大且可疑。
    • 支持理由：数值过大不符合常理。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为原比较存在不合理之处。
    • 正方观点：原比较存在如模型与基准不匹配、变量太多等问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 OpenRouter结果令人担忧。
    • 正方观点：使用API应得到原生模型性能，结果却令人担忧。
    • 反方观点：无。
  4. 💡 质疑原帖比较不同模型会误导大众。
    • 正方观点：qwen2.5 - coder和qwen2.5 - instruct是不同模型不应比较。
    • 反方观点：有用户认为不是对qwen的批判而是对提供者的疑问。
  5. 💡 文章标题为“量化很重要”，但未按预期比较单个模型所有量化级别。
    • 正方观点：从标题应看到多种量化基准测试，实际未做到。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 vasileer：the decrease by more than 10% from HF weights to Q8_0 is too big, and looks suspicious,”
    • 亮点：直接指出数据减少幅度的可疑之处。
  2. “🤔 HikaruZA：这个比较是苹果、橘子甚至香蕉（指不合理），他们似乎没有在ollama中使用coder - instruct模型。”
    • 亮点：形象地指出比较的不合理性。
  3. “👀 Billy462：The OpenRouter results are particularly concerning… Whole point of using an API is to get the native model performance!”
    • 亮点：强调OpenRouter结果令人担忧的原因。
  4. “😉 我在tabbyapi/exllmav2上得到更好的结果，在73 - 75之间（多次运行）。”
    • 亮点：提供自己的测试结果进行对比。
  5. “🤨 这不是同类比较——变量太多。”
    • 亮点：简洁概括原比较的问题所在。

情感分析

总体情感倾向为质疑，主要分歧点在于原帖中的比较是否合理以及对一些量化结果的疑问，可能的原因是原帖没有详细给出比较的各项条件和背景信息，导致读者对比较的科学性和准确性产生怀疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会对如何进行科学合理的量化模型比较进行更多讨论。
  • 潜在影响：促使相关人员在进行模型量化比较时更加严谨，提高模型比较的可信度，对量化模型相关研究和应用产生积极影响。

详细内容：

标题：量化在 Aider 基准测试中的重要性引发的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于“量化对 Aider 基准的影响”的帖子引起了广泛关注。该帖对 Qwen 2.5 32B 在 4 个不同提供商/量化方案下进行了比较，并给出了相关链接https://aider.chat/2024/11/21/quantization.html。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于量化模型表现的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：有人指出从 HF 权重到 Q8_0 的降幅超过 10%，这看起来很可疑，并希望分享更多信息，如模板、温度等。有人认为如果没有输入错误，那么 Q8_0 模型不是 Qwen2.5 Coder 而是原始的 Qwen2.5，具有很大的误导性。还有人提出不同量化方案之间的差异应该更显著，比如 Q8 和 Q4 的差异应该远大于 BF16 到 Q8。有人对 OpenRouter 的结果表示担忧，质疑其是否提供了正确的模型和完整的权重。也有人对测试的标准化和科学性提出了质疑，认为应该更孤立地测试一个变量（如量化），控制其他因素，并进行多次测试以获得置信区间。

比如，有用户分享道：“作为一名长期从事模型研究的工作者，我在自己的实验中发现，量化方案的微小变化都可能对模型性能产生较大影响。就像在一次对图像识别模型的测试中，仅仅调整了量化精度，准确率就出现了明显波动。”

在讨论中，大家的共识是这次的测试存在较多变量，不够科学和标准化。一些独特的观点，如认为应该更严谨地控制测试条件，丰富了讨论内容。

总之，这次关于量化模型的讨论反映出大家对于模型测试的科学性和准确性的关注，也期待未来能有更完善、更具说服力的测试和比较。