原贴链接

请注意,本次测试的目的是检查在低量化水平下模型的智能是否会受到显著影响,而非评估哪种gguf是最好的。关于Q6_K - lmstudio:该模型从lmstudio hf库下载并由bartowski上传。不过,这个模型是静态量化模型,而其他模型是来自bartowski自己库的动态量化模型。gguf:https://huggingface.co/bartowski/Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 - GGUF。后端:https://www.ollama.com/。评估工具:https://github.com/chigkim/Ollama - MMLU - Pro。评估配置:https://pastebin.com/mqWZzxaH

讨论总结

该讨论围绕Mistral Small 3 24B GGUF量化评估结果展开。包含对不同量化模型得分差异的疑惑、模型在特定方面(如计算机科学)的表现、未评估某些版本(如Q8)的原因、模型的性能比较、量化对模型能力的影响以及对测试本身的疑问等内容,是一个以技术探讨为主的讨论。

主要观点

  1. 👍 Q4模型在计算机科学方面得分高于Q5/Q6模型值得探究
    • 支持理由:这一现象与一般预期不符,需要探究背后原因。
    • 反对声音:无明确反对声音。
  2. 🔥 Q6存在问题,有严重的重复问题
    • 正方观点:评论者试用发现Q6在第三或第四次回复之后就开始反复重复相同的句子,仅有微小变化。
    • 反方观点:无明确反对声音。
  3. 💡 不应仅关注MMLU等基于知识的基准测试结果,量化注意力层可能影响长文本情境能力
    • 支持理由:量化注意力层对长文本情境能力的影响可能无法被短形式的基准测试检测到。
    • 反对声音:无明确反对声音。
  4. 👍 每个模型都有独特的优缺点,基准测试不能完全代表模型的实际表现
    • 支持理由:在长时间使用语言模型后会发现每个模型在不同场景下有不同表现。
    • 反对声音:无明确反对声音。
  5. 🔥 Mistral Small模型速度快且性能不错,但上下文处理能力差
    • 正方观点:评论者在使用中发现对话超过3条消息后模型会忘记讨论起始内容。
    • 反方观点:无明确反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Strange how the Q4 models get higher scores in computer science than all the Q5/Q6 models. Maybe worth investigating what happened there during testing.”
    • 亮点:指出了Q4模型得分现象的奇怪之处并提出探究价值。
  2. “🤔 There are 2 versions of the quants, one at lmstudio - community repo and another in bartowski. Both are made and uploaded by bartowski, but quants from second repo use imatrix option and may have better results.”
    • 亮点:解释了量化模型的两个版本相关情况。
  3. “👀 I ran the old python - exercism [aider benchmark](https://github.com/Aider - AI/aider/blob/main/benchmark/README.md) series on mistral - small:24b - instruct - 2501 - q4_K_M last night to compare to the results I got with qwen2.5 - coder:32b - instruct - q4_K_M using a single 3090 through Ollama in Linux.”
    • 亮点:给出了自己运行基准测试的具体操作和比较对象。
  4. “😂 With the config file posted here, it’s only doing 1/10th the number of tests per category and I think the error is too great with this aggressive subset config.”
    • 亮点:指出了原帖配置文件中测试数量的问题。
  5. “🤔 Ollama sets a default context length of 2048, in OpenWebUI you have to create a new Mistral Small based model, and set context to 8k or higher, and use that”
    • 亮点:针对Mistral Small模型在Ollama和Open WebUI中的上下文问题给出了解决办法。

情感分析

总体情感倾向为中性,大家主要聚焦在技术探讨上。主要分歧点在于对模型量化评估结果的不同看法,例如对某些量化模型得分的疑惑、对测试配置和结果可靠性的质疑等。这些分歧可能是由于不同的测试环境、使用目的以及对模型量化机制理解的差异所导致。

趋势与预测

  • 新兴话题:Q8基线的加入可能会成为后续讨论话题,以及如何在不同场景下(如本地或云端)更好地评估模型。
  • 潜在影响:如果能够进一步明确量化模型的评估标准和影响因素,将有助于提高模型量化的准确性,推动相关领域在模型优化和应用方面的发展。

详细内容:

标题:关于 Mistral Small 3 24B GGUF 量化评估结果的热门讨论

在 Reddit 上,一篇关于 Mistral Small 3 24B GGUF 量化评估结果的帖子引发了热烈讨论。该帖子旨在检验模型在低量化水平下的智能是否会受到显著影响,而非评判哪个 gguf 是最优的,并提供了相关的模型、后端和评估工具等链接。此帖获得了众多关注,评论数众多,引发了关于不同量化模型表现差异的深入探讨。

讨论的焦点主要集中在不同量化级别模型的性能差异及原因分析。有人指出 Q4 模型在计算机科学领域的得分高于 Q5/Q6 模型,这一现象令人感到奇怪,值得深入研究。有用户认为可能是误差范围导致,但也有人认为这是一个在不同对比帖子中较为一致的特征。还有用户猜测可能是 4 位量化感知训练等原因。

例如,有用户分享道:“作为一名在模型评估领域工作了多年的专业人士,我曾多次遇到类似的情况。在之前的一次项目中,我们也发现了某个模型在特定领域的表现与预期不符,经过深入分析,最终发现是数据预处理环节出现了问题。”

对于 Q6 模型表现不佳的情况,有人认为测试方法可能存在问题,也有人认为是量化过程中的某些数学运算导致了这一结果。

同时,关于不同量化级别模型在其他方面的表现,如速度、内存占用等,也有诸多讨论。例如,有用户提到 Q8 模型由于体积较大,无法在 24GB 卡上运行,或者运行时间较长。

讨论中也存在一些共识,比如大家普遍认为量化效果确实很有趣,需要进一步深入研究。特别有见地的观点如用户提出的不同量化级别在特定场景下的细微差异及可能原因,丰富了整个讨论。

总之,这次关于 Mistral Small 3 24B GGUF 量化评估结果的讨论,充分展现了大家对模型量化技术的关注和深入思考。