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讨论总结

这个讨论主要是关于Llama3.3 70B在通过Ollama进行4 - bit量化时被一个谜题弄出故障的情况。参与者从量化影响、模型本身的特性、可能的解决办法等多方面进行了探讨，氛围比较理性和探索性，大家积极分享自己的观点和经验来试图解释故障原因。

主要观点

  1. 👍 模型训练质量提高会使模型更“密集”，量化对其影响更大
    • 支持理由：随着模型发展，从Llama 2到Llama 3权重信息含量提高，低量化位会出现退化，如Llama 3中Q4_K_M有明显退化，说明量化影响增大。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Llama3.3 70B在被问到特定问题时会失控循环
    • 正方观点：有用户称询问芬兰总统问题时，程序完全失控并陷入循环，还有人提到观察到很长的回复。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 4 - bit量化可能对较新模型有损害
    • 解释：大家认为原帖中的故障可能是4 - bit量化造成的，因为较新模型更优化和数据高效，4 - bit量化可能对其有伤害。
  4. 💡 问题不是量化问题，温度设为0时问题能较好解决
    • 解释：有评论者指出在Huggingchat或chat arena上的版本也存在相同问题，而将温度设置为0时这个问题能得到较好解决。
  5. 💡 Llama 3.1及以上版本存在模型因某些输入陷入循环的问题且是模型训练方式的副作用
    • 解释：该版本自发布以来就有此问题，在huggingface等地方有报告，影响各尺寸包括未量化版本，推测是训练方式带来的。

金句与有趣评论

  1. “😂 我询问谁是芬兰总统，它就完全失控并一直处于循环状态。”
    • 亮点：生动地描述了Llama3.3 70B出现故障时的具体表现。
  2. “🤔 As training quality improves, models get "denser", which means that quantization hurts them more.”
    • 亮点：简洁地阐述了模型训练质量与量化影响之间的关系。
  3. “👀 I still cannot tell any difference between Q5_K_M and full precision, so that’s what I use now, but for anything smaller, such artifacts can appear.”
    • 亮点：提供了关于Q5_K_M量化的实用信息以及低量化位可能出现的问题。
  4. “😂 The answer is: "right"”
    • 亮点：直接给出谜题的答案。
  5. “🤔 It works fine(ish) if you set the temperature to 0.”
    • 亮点：提出了一种简单的解决问题的思路。

情感分析

总体情感倾向是比较理性和客观的，大家主要是在探讨技术问题。主要分歧点在于故障是否是由量化引起的，一方认为4 - bit量化可能对较新模型有损害，另一方则认为问题不是量化问题。可能的原因是大家从不同的实验场景和对模型的理解出发，例如有的用户在不同平台观察到相同问题，从而认为不是量化问题，而有的用户基于量化对较新模型的一般影响推测是量化问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何从模型训练方式优化以避免出现模型陷入循环等问题。
  • 潜在影响：对模型开发领域而言，如果能够确定故障原因，无论是量化方面还是模型训练方面，都有助于开发更稳定、高效的模型。

详细内容：

标题：《Llama3.3 70B 因谜题陷入无限循环，引发量化问题大讨论》

在 Reddit 上，一则关于“我用一个谜题把 Llama3.3 70B 搞崩溃了（通过 Ollama 进行 4 位量化），它就这样永远循环下去……”的帖子引起了广泛关注。该帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕着模型量化对 Llama3.3 70B 性能的影响展开讨论。有人指出，随着训练质量的提高，模型变得更“密集”，量化对其伤害更大。比如从 Llama 2 到 Llama 3，权重的信息内容大幅提高，当前这一代模型哪怕是 Q4_K_M 量化也会出现明显的性能降级。还有人认为，对于更直接的任务，Q5_K_M 是一个合理的起点，但量化在困难任务中对所有领域都有影响。

有人分享了有趣的观点，比如对于把整个权重砍掉 4 位还能得到合理响应感到惊讶。也有人提到，向模型询问“谁是芬兰的总统”，它就完全失控并陷入循环，还出现了很长的响应。

有用户提到，用 Q6 重新运行，处理这个谜题的情况只是稍微好一点。也有人指出，把温度设置为 0 时，情况会有所改善，但不确定在 q4 量化和 0 温度下是否一直有效。

此外，有人表示，Llama 3.1 及以上版本的某些输入导致模型陷入循环是一个已知问题，这似乎是模型训练方式的副作用。

核心问题在于，如何解决 Llama3.3 70B 在面对特定谜题时出现的无限循环问题，以及量化方式对模型性能的具体影响。

在讨论中，共识似乎是 4 位量化对较新的模型有损害，因为它们更优化和数据高效。但也有人认为这并非单纯的量化问题，还可能与后端或停止标记等有关。

这些观点和讨论丰富了对该问题的认识，也让人们对模型的性能和优化有了更深入的思考。