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我看到这个问题被提过几次，但都没有确凿证据。不过我自己现在开始有点发现这个情况了。Q5是我用于编码和常识模型的首选。但对于R1的所有提炼版本，我自己的测试表明，Q5量化会引入更多混乱和反复斟酌的情况，这会影响最终结果，而Q6似乎突然成了可接受的下限。其他人也注意到这个情况了吗？

讨论总结

原帖提出推理型大型语言模型（LLMs）是否更受量化影响的疑问，并且分享了自己的测试情况。评论者们从不同角度进行了讨论，包括量化对数学能力、编程方面的影响，特定量化方式存在的问题，量化中的困惑度变化，对模型表现的影响，还提及需要合适的基准来衡量相关现象，同时也有对原帖观点表示反对，认为不同量化下结果稳定，并且质疑量化影响的普遍性等，整个讨论较为理性和平和。

主要观点

  1. 👍 推理型LLMs量化后的数学能力客观上更差
    • 支持理由：可能由于标记化，数学是编程基础，在编程方面有所体现。
    • 反对声音：有评论者表示不同量化下结果稳定，不认同此观点。
  2. 🔥 imatrix量化在推理模型方面存在问题
    • 正方观点：自己观察到存在问题。
    • 反方观点：无明确反方观点。
  3. 💡 量化中的困惑度会更高
    • 支持理由：q8的困惑度稍高且增长呈指数形式，对于特定模型量化时困惑度可能比预期增加更多。
    • 反对声音：有评论者质疑这可能只是针对一种量化类型而非通用规则。
  4. 💡 不认同原帖关于量化存在问题的观点，认为不同量化下结果稳定
    • 支持理由：自己的结果稳定。
    • 反方观点：有评论者认为不是结果稳定，而是受到的影响更大。
  5. 💡 质疑量化影响的普遍性
    • 支持理由：QwQ在IQ3时表现强，不确定是普遍情况。
    • 反方观点：无明确反方观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 数学能力是客观上更差并且最有可能由于标记化。”
    • 亮点：直接指出量化对推理型LLMs数学能力的影响及其可能原因。
  2. “🤔 the imatrix quants seem to have issues with the reasoning models, I’m not sure why, try a non imatrix quant.”
    • 亮点：提出imatrix量化在推理模型方面存在问题并给出应对建议。
  3. “👀 Yes. Even q8 is slightly higher - quite small though. The rise in ppl is exponential too.”
    • 亮点：具体描述了q8困惑度的情况。
  4. “😉 Kooky - Somewhere - 2883: no its not i have stable results with different quants”
    • 亮点：表达与原帖不同观点，认为不同量化下结果稳定。
  5. “🤓 QwQ似乎在IQ3时特别强，所以不确定这是一个普遍的情况？”
    • 亮点：对量化影响的普遍性提出质疑。

情感分析

总体情感倾向较为理性平和。主要分歧点在于量化是否对推理型LLMs有严重影响，部分人认为存在影响如数学能力变差、困惑度增加等，部分人则认为不同量化下结果稳定或者质疑影响的普遍性。可能的原因是大家使用的模型、量化方式以及评估标准等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会继续探讨如何找到合适的基准来衡量量化对推理型LLMs的影响。
  • 潜在影响：如果能确定量化对推理型LLMs的准确影响，可能会对LLMs的优化和应用方向产生影响，例如在编程或者其他需要数学能力的任务中的应用。

详细内容：

《关于推理语言模型量化问题的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个题为“Do reasoning LLMs suffer more from Quantization?”的帖子引发了众多关注。该帖子提到，发帖人在没有确切证据的情况下多次看到相关内容，并表示自己在测试中也有所察觉。对于编码和一般知识模型，Q5 是常用选择，但对于 R1 蒸馏模型，Q5 量化似乎带来了更多混乱和不确定性，Q6 才似乎勉强能接受。此帖获得了大量的点赞和众多的评论。

讨论的焦点主要集中在量化对推理语言模型性能的影响。有人指出数学能力因量化而客观变差，可能是由于标记化的原因，因为数学对于编程至关重要，所以在这方面表现明显。还有用户分享道：“imatrix 量化在推理模型中似乎存在问题，不知道为什么，可以尝试非 imatrix 量化。” 也有用户提到 Q8 量化在某些方面与 fp16 相当，Q4 处于顶点，Q1 则表现糟糕。同时，有人认为量化导致的困惑度增加超出预期，特别是在类似于 llama 3.0 这样的模型中，质量因量化而有所下降，可能是由于训练饱和，但测试时的训练/推理可能会改变曲线。

在讨论中，也存在不同的声音。有人表示使用不同的量化能获得稳定的结果，还有人认为量化并非让模型变得无用，只是影响较大。有用户通过类比的方式解释道：“想象一张 JPG 图片，从 200mp 压缩到 24mp 再到 8mp，当放大到原始大小时图像会失去分辨率。同样，当语言模型被压缩时，会失去一些保真度。这取决于使用情况，对于一些人来说‘能看到照片就行’，而对于其他人来说，轻微的不完美是不可接受的。”

讨论中的共识在于大家都在关注量化对推理语言模型性能的影响，以及如何找到更合适的量化方式以提升模型性能。而特别有见地的观点，如通过类比来形象解释量化影响的观点，丰富了讨论的深度和广度。

总之，关于推理语言模型的量化问题，Reddit 上的讨论展现了其复杂性和多样性，为这一领域的研究和应用提供了多角度的思考。