原贴链接

我刚刚对Qwen2.5 72B指令模型使用4位量化（使用AutoRound）做了一些实验。这个4位模型，尽管我没有优化量化超参数，但达到了与原始模型几乎相同的精度。我的模型链接：https://huggingface.co/kaitchup/Qwen2.5-72B-Instruct -AutoRound -GPTQ -4bit，https://huggingface.co/kaitchup/Qwen2.5-72B-Instruct -AutoRound -GPTQ -2bit，还有相关图片链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/hnsppqhfl83e1.png!/format/webp，https://preview.redd.it/ypccgvjgl83e1.png?width = 1456&format = png&auto = webp&s = 4020c0eb0b126e31e54a192f53a8b91872501022

讨论总结

原帖作者分享了Qwen2.5 72B instruct的4 - bit量化实验结果，评论者们从多个角度进行了讨论。其中包括对量化本质是有损还是无损的争议，模型性能的评估方式如准确率测量的质疑和补充，不同模型在量化下的表现差异，以及一些关于量化技术细节、量化方法比较、模型在不同语境和语言下的性能等多方面的探讨，整体氛围学术性较强，大家各抒己见，有不少观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 量化是有损的，存在数据丢失
    • 支持理由：按定义量化会丢弃信息，如16位到4位量化在数学上存在损失与精度有关。
    • 反对声音：原帖提到的“Lossless”可能是指模型性能方面，但这种表述易造成混淆。
  2. 🔥 Qwen可能是量化感知训练的，在较低BPW时性能与原模型相似
    • 正方观点：从Qwen模型在低参数下的表现及人们使用其编码器的结果可推测。
    • 反方观点：无（未在评论中发现明显反方观点）。
  3. 💡 模型大小、训练数据量可能影响量化效果
    • 解释：不同大小的模型、不同的训练数据量可能使量化在处理任务时表现不同。
  4. 👍 不同量化级别的模型在处理任务时表现不同
    • 支持理由：如在格式化、语言处理、区分人称等任务上表现有差异。
    • 反对声音：无（未在评论中发现明显反方观点）。
  5. 🔥 目前4 - bit量化大模型还未达到理想状态，模型还有提升空间
    • 正方观点：原帖实验结果表明模型还有很多知识可以被填充进去。
    • 反方观点：无（未在评论中发现明显反方观点）。

金句与有趣评论

  1. “😂 By definition quants are lossy, it’s like going from CD quality -> 128kbps AAC. Is there loss? Yes. Are you noticing it? Maybe, maybe not - but there’s clearly loss of data.”
    • 亮点：用音频质量转换类比量化过程中的数据丢失，形象地解释了量化是有损的概念。
  2. “🤔 If you’re asking an LLM to tell you a joke, you’re probably not going to notice a difference. If you’re asking it to refactor your code then you might.”
    • 亮点：指出在不同任务场景下对量化差异的感知存在差异，很有启发性。
  3. “👀 A Q4 is similar to a 128kbps audio recording in that it seems to be "good enough" and you don’t notice the differences with higher quality until you experience it in higher quality.”
    • 亮点：将Q4量化类比128kbps音频，很好地说明了在一定情况下不易察觉量化带来的差异。
  4. “😂 the 4bits when I return to LLMing after a one week break: “look at me””
    • 亮点：以幽默诙谐的方式表达对4 - bit量化成果的惊讶，生动有趣。
  5. “🤔 What are we talking about when we talk about accuracy? What % of the logits are the same? What % of the output tokens are the same?”
    • 亮点：对原帖中准确性概念提出关键的疑问，有助于深入探讨量化模型的准确性定义。

情感分析

总体情感倾向为理性探讨。主要分歧点在于原帖中提到的“Lossless 4 - bit quantization”，一部分人认为量化按定义是有损的，原帖表述容易造成混淆；另一部分人则尝试从模型性能等角度去理解原帖所说的“Lossless”。这种分歧的原因在于大家对“Lossless”概念的理解不同，以及在量化这个技术领域对于不同衡量标准的关注重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：现代量化方法的评估以及不同量化方法在更多类型模型上的应用可能会成为后续讨论的新兴话题，如是否能将同样的量化操作应用于更多新的模型像Mistral、Pixtral、通量扩散模型、T5与标准gguf等。
  • 潜在影响：如果能对现代量化方法进行全面评估并找到适合不同类型模型的量化方式，可能会推动大模型的发展，提高模型的效率，减少资源消耗，在机器学习和自然语言处理等相关领域可能会有更广泛的应用和优化。

详细内容：

《关于大型模型无损 4 位量化的热门讨论》

在 Reddit 上，一则题为“Lossless 4-bit quantization for large models, are we there?”的帖子引起了广泛关注。该帖主要分享了作者对 Qwen2.5 72B instruct 进行 4 位量化的实验，称未优化量化超参数的 4 位模型竟能达到与原模型几乎相同的准确率，并提供了相关模型的链接https://huggingface.co/kaitchup/Qwen2.5-72B-Instruct-AutoRound-GPTQ-4bit、https://huggingface.co/kaitchup/Qwen2.5-72B-Instruct-AutoRound-GPTQ-2bit。此帖获得了众多点赞和评论，引发了关于模型量化是否真的无损以及其在不同任务和场景下表现的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，从定义上讲，量化必然存在损失，就像从 CD 质量到 128kbps AAC 的转变。也有人认为这就像在图像压缩中存在“视觉无损”，对于大型语言模型（LLM）来说，确定是否无损更具难度。 有用户分享道：“在我的经验中，量化存在显著差异。我只能将 Gemma 27b IQ3_xxs 和 IQ3_xs 放入 16GB VRAM 中，XXS 和 XS 有很大差别，XXS 经常弄乱比较表和列表的格式，而 XS 表现较好。” 还有观点认为，将语言保真度和音频保真度进行比较是不错的类比。例如，YouTube 在大多数上传音频中切断高于约 16kHz 的频率，对普通人来说通常不明显，但在特定情况下可能会变得明显。 有人质疑如何衡量准确率，并提出 MMLU 可能对于大型模型的量化评估过于简单，需要尝试更难的任务。 也有人认为 Qwen 可能是在量化感知下训练的，因为其模型在较低位宽下表现相似。

总之，这场讨论展现了对于大型模型量化问题的深入思考和多样观点，让人们对这一技术有了更全面的认识。