有太多的量化模型和微调变体了,要找到最适合我的使用场景(脚本编写)的模型非常困难。我能去哪里找到GGUF的编码性能呢?我原以为Hugging Face会有一个排行榜,但我还没有找到满意的结果。
讨论总结
原帖作者面临众多量化和微调模型难以选择的困扰,特别是在寻找适合脚本编写且编码性能好的模型时遇到困难。评论者们积极回应,有的提供查找编码性能的网址,有的推荐Qwen 2.5 Coder及其变体为较好的本地编码模型,也有人针对原帖提到的脚本类型进行询问并给出幽默示例,还有人给出查询编码性能排行榜的网址、对微调模型提出看法并提供寻找合适模型与量化方式的思路等,整个讨论氛围积极且充满互助性。
主要观点
- 👍 提供查找编码性能的网址
- 支持理由:帮助原帖作者缩小搜索范围,如https://livebench.ai/#/
- 反对声音:无
- 🔥 Qwen 2.5 Coder是目前最佳的本地编码模型
- 正方观点:在一些人的测试和使用经验中,它表现较好
- 反方观点:无
- 💡 原帖作者有寻找合适模型用于脚本编写的需求
- 解释:原帖提到众多模型中难以找到适合自己脚本编写需求的模型
- 🤔 忽略微调模型
- 支持理由:微调模型可能隐瞒劣势,新基础模型可能很快超越它
- 反对声音:未提及
- 😎 先确定目标模型,再确定合适的量化方式
- 解释:为原帖作者提供一种选择模型和量化方式的基本思路
金句与有趣评论
- “😂 Porque no los dos?”
- 亮点:幽默地同时给出Bash脚本和带有电影情节的脚本示例
- “🤔 Unpopular opinion: Do yourself a favor by ignoring the finetunes completely.”
- 亮点:提出与众不同的关于忽略微调模型的观点
- “👀 Well, I feel like the models ecosystem is much more stable and easy to figure out today than it was in the Llama 1/2 days.”
- 亮点:对现在和Llama 1/2时期的模型生态系统进行比较
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家都在积极帮助原帖作者解决问题。主要分歧点较少,可能是因为这个话题相对比较专业和小众,大家更多的是分享自己的经验和提供有用信息。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于如何在众多模型中准确评估模型在脚本编写方面的性能的讨论。
- 潜在影响:有助于有类似需求的人在选择模型时能更有针对性,提高工作效率。
详细内容:
标题:模型繁多令人眼花缭乱
在 Reddit 上,一则关于模型选择的帖子引起了广泛关注。该帖子称:“现在有太多的量化和微调变体,要为我的用例(脚本编写)找到最合适的模型真是个难题。哪里能找到关于 GGUF 编码性能的信息?我原以为 Hugging Face 会有排行榜,但没找到满意的。”此帖获得了众多点赞和大量评论。
帖子引发的主要讨论方向包括推荐具体的优秀模型、分享相关的基准测试排行榜,以及探讨模型选择的策略和注意事项。
文章将要探讨的核心问题是如何在众多模型中找到最适合自己需求的模型。
在讨论中,主要观点如下: 有人推荐了“Qwen 2.5 Coder”,认为它是目前用于编码的最佳本地模型。有人感谢这个推荐,认为虽然它没有包括推理成本和按量化的细分,但有助于缩小搜索范围。 有人提到 Qwen 最近发布了一些出色的内容,“QwQ”也不错。 有人指出要选择 Apache 2.0 许可证或相关无限制许可证的模型。 有人分享了一些基准测试排行榜的链接:https://huggingface.co/spaces/mike-ravkine/can-ai-code-results 、https://aider.chat/docs/leaderboards/ 、https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcodebench-leaderboard 。
同时,也存在不同的观点和见解: 有人认为完全忽略微调会对自己更有利。很多微调声称在某些随机基准上超越了其他模型,但却没有说明或者根本不知道它们在其他方面如何破坏了模型。而且即使某个微调模型现在超越了基础模型,一周后可能又会有新的基础模型超越它。因此建议坚持使用官方的微调,不要选择其他的。 有人表示对于量化,要找到其 Q4KM 能适应自己 VRAM 的模型,否则会严重影响质量或性能。 有人觉得现在的模型生态比 Llama 1/2 时代稳定和容易理解,以前高效的通用微调模型每周甚至每天都在发布,而现在的微调效率不如以前。 有人建议先确定要运行的模型,然后再找到可以运行的量化。
讨论中的共识是在选择模型时要考虑许可证、性能、适应自身需求等因素。特别有见地的观点如强调忽略某些不确定的微调,避免可能的风险,丰富了关于模型选择的讨论。
总之,通过这次 Reddit 上的热烈讨论,为大家在众多模型中选择适合自己的提供了更多思考和参考。
感谢您的耐心阅读!来选个表情,或者留个评论吧!