我好奇在使用较低量化时增加模型参数,相较于运行较高量化的较小模型是否值得。为此,我在自己的机器上测试了两个模型:DeepSeek R1 Distill 7B Q5_K_M和DeepSeek R1 Distill 14B Q2_K。我基于逻辑问题、事实知识和写作改进任务对它们进行评估。逻辑问题包含如池塘里的睡莲每天面积翻倍,60天铺满池塘,问哪一天铺一半等;事实问题包含如2023年联合国秘书长是谁等;写作任务包含写10个以‘forever’结尾的句子和改写邮件。之后给出了两个模型的测试结果,包括大小、速度,以及在逻辑、事实、写作任务上的表现,最后得出14B模型虽在逻辑和事实表现上与7B模型差异不大,但在写作任务上表现更好的结论,不过也承认测试不够严谨全面,希望获取更多深入探讨该话题的资源。
讨论总结
原帖作者对DeepSeek的两个不同量化值与参数的模型进行逻辑、事实、写作任务的测试比较,探讨高参数量低量化是否更好。评论者们从不同角度参与讨论,如量化方式的激进性、量化值与性能的关系、模型选择与任务需求的关联、VRAM对模型表现的影响、训练令牌数量的影响等,大家分享各自的观点和经验,整体氛围较为积极理性,充满对模型研究探讨的热情。
主要观点
- 👍 Q2量化方式很激进,低量化值存在可靠性问题
- 支持理由:低量化值可能会变得很笨或不可预测,量化值低于Q4不可取,量化值高于Q5收益递减严重
- 反对声音:无
- 🔥 量化后模型大小和性能存在强相关性,有最佳点
- 正方观点:如8位量化的7B模型和2位量化的13B模型在大小和困惑度上相近,不同量化范围有不同优势
- 反方观点:无
- 💡 在比较模型参数与量化程度关系时,训练令牌数量是重要因素
- 解释:训练令牌越多,可量化程度越低,需要更多参数补偿低精度
- 💡 不同量化和模型大小在不同VRAM容量下表现有别
- 解释:以24GB VRAM为例,70B Q2量化比30B表现更好,是基于特定使用场景得出的结论
- 💡 更多参数可能更好,最坏情况是与相同大小的较小基数效果一样好
- 解释:通过旧帖子的相关讨论得出该结论
金句与有趣评论
- “😂 cibernox:Q2是一种极其激进的量化。”
- 亮点:简洁直接地表达对Q2量化方式的看法。
- “🤔 我希望看到更多近期分析,但如果和当时一样的话,量化后的模型大小和性能之间存在很强的相关性,途中有几个“最佳点”。”
- 亮点:提出希望看到更多分析的同时,也阐述自己已知的量化与性能关系。
- “👀 8位量化在节省空间且性能几乎无下降方面是最大赢家。”
- 亮点:明确指出8位量化的优势之处。
- “😎 有趣的测试!”
- 亮点:简单表达对原帖测试的看法。
- “🤓 14B模型在逻辑/事实任务上的微小差异,但在写作上有显著提升表明对于基本问答,14B可能是大材小用。”
- 亮点:很好地总结原帖测试结果并得出关于模型使用的新观点。
情感分析
总体情感倾向积极正面,大家都在积极探讨模型相关的话题。主要分歧点较少,大家基本从不同角度补充观点。可能的原因是这个话题相对专业,参与者更多是分享专业见解而非进行争论。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于训练令牌数量如何精确影响模型量化和参数选择的讨论。
- 潜在影响:对模型的优化、选择和量化策略在实际应用场景中的调整产生积极影响,有助于提高模型使用效率等。
详细内容:
《关于模型参数与量化的热门探讨》
近日,Reddit 上一篇题为“ Higher Parameters with Lower Quant: Is It Better? ”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖作者对两个不同参数和量化设置的模型进行了测试,并详细分享了测试的过程和结果。截至目前,该帖获得了众多的关注,评论数众多。
帖子主要探讨了增加模型参数同时使用较低量化与运行较小模型并采用较高量化相比是否更具优势的问题。作者在自己的机器上测试了“DeepSeek R1 Distill 7B Q5_K_M”和“DeepSeek R1 Distill 14B Q2_K”两个模型,从逻辑问题、事实知识和写作改进任务等方面进行评估。
讨论焦点主要集中在量化水平的选择以及不同模型在不同任务中的表现。有人表示,“Q2 是一种非常激进的量化,在这个水平上两者表现相近并不奇怪。个人认为低于 Q4 不值得(会变得太笨或不可预测),高于 Q5 也不值得(收益递减严重,实际上 Q5 只是比 Q4 略好)。” 也有人认为低量化的问题在于可靠性,有时表现良好,有时却很糟糕。还有人指出,任务的性质决定了模型表现不佳的影响程度,如果是查询或总结文档,更倾向于小而可靠的模型,如果是广泛的主题问答,则大模型更具优势。
有用户分享道:“对于我来说,低量化的问题在于可靠性。有时提示的效果和完整模型一样好,而下一个提示就可能完全愚蠢。” 还有用户提供了相关的分析链接:“https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/1684”,并表示希望看到更多最新的分析。
关于模型量化和参数选择的讨论仍在继续,不同的观点和经验分享为这个话题提供了丰富的视角。究竟如何在模型参数和量化之间做出最佳选择,还需要根据具体的使用场景和需求来决定。
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