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我之前尝试过对GGUF模型和Llama.cpp进行推测性解码，但效果都不理想，推理速度要么相同，要么更慢。但在LMStudio中就很有效，甚至对MLX模型也有效！因为我使用的是苹果硅芯片，所以我使用MLX模型，它本身速度就更快。有了推测性解码，它们的性能更好了。例如，具有320亿参数的Qwen模型现在的推理速度从每秒约11个令牌提高到了约18 - 19个令牌。我的设备是具有20个GPU核心和64GB内存的M4 Pro mini。你们试过这个功能了吗？

讨论总结

原帖分享了在LMStudio下进行推测性解码效果很好，并且在自己的设备上有明显的性能提升。评论者们围绕这个话题，分享自己在不同设备（如M3 Max、M1 Max、7900XTX、MacBook M4 Max等）上使用不同模型（如Qwen系列、Llama系列、Mistral系列等）进行推测性解码的结果，有的得到了性能提升，有的则未得到改进甚至效果更差，还涉及到一些如量化、草稿模型选择等相关话题的讨论，整体氛围比较平和，是在交流技术使用体验和遇到的问题。

主要观点

  1. 👍 在特定设备和模型下推测性解码有性能提升
    • 支持理由：多位评论者如在M3 Max上使用Qwen 32B Q8模型有20%提升、7900XTX设备上有20 - 25%提升等案例。
    • 反对声音：部分评论者未得到性能提升甚至性能下降。
  2. 🔥 不同设备性能表现与预期不符
    • 正方观点：M3 Max对比M4 Pro设备性能预期和实际有差异。
    • 反方观点：量化不同会影响速度对比结果。
  3. 💡 在LM Studio beta版中推测解码效果不佳
    • 解释：有评论者在该版本下效果不如不使用，与直接使用MLX - LM不同。
  4. 💡 巨型模型与微型蒸馏模型有发展前景
    • 解释：单独提出这一模型组合方向的观点。
  5. 💡 MLX在推测解码下速度显著提升
    • 解释：有评论者提到Coder - 32B在MLX下不同位有不同比例的速度提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 Yup, getting 20 - 25% performance increase with 7900XTX.”
    • 亮点：直接给出具体设备下的性能提升数据。
  2. “🤔 I’m a bit surprised because I expected the M3 Max to offer faster performance, given its higher number of GPU cores and greater memory bandwidth.”
    • 亮点：体现出设备性能预期与实际的差异带来的疑惑。
  3. “👀 Giant model + tiny distilled model is the future.”
    • 亮点：提出独特的关于模型发展方向的观点。
  4. “😂 I got ~20% improvements on M3 Max for Qwen 32B Q8.”
    • 亮点：给出具体设备和模型下的提升比例。
  5. “🤔 The numbers being comparable roughly makes sense if you are using Q4 and they are using Q8.”
    • 亮点：解释了不同量化影响设备性能对比结果的原因。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于在不同设备和模型下进行推测性解码是否能带来性能提升。可能的原因是不同设备的硬件差异、使用的模型不同以及各种设置（如量化、草稿模型等）的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：巨型模型与微型蒸馏模型的组合发展方向可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果推测性解码技术能不断优化并在更多设备和模型上稳定提升性能，将对相关人工智能模型的应用效率有积极的推动作用。

详细内容：

标题：LMStudio 测试版的推测解码表现引发热议

最近，在 Reddit 上有一个关于“Speculative decoding with LMStudio beta works great!”的热门讨论，获得了众多关注，引发了大量的评论。

原帖作者表示，之前尝试过用 GGUF 模型和 Llama.cpp 进行推测解码，但效果不佳，推理速度要么相同，要么更慢。但使用 LMStudio 后效果显著，甚至与 MLX 模型兼容。在苹果硅上使用 MLX 模型本来就快，加上推测解码性能更佳。例如，Qwen 模型 320 亿参数现在的推理速度从约 11 提升到 18 - 19 个令牌每秒，其设备是 M4 Pro mini ，具有 20 个 GPU 核心和 64GB 内存。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人分享说自己使用 MLX 模型但没有取得好结果。
  • 有人指出主模型是 Qwen 32b ，并尝试了不同的草案模型，效果相似。
  • 有人尝试 0.5B 模型，在 14B 模型下没有看到明显差异，可能是因为系统内存已达上限。
  • 有人使用 14b + 0.5b 组合，速度从 26 - 26 令牌每秒提升到 35 - 40 令牌每秒。
  • 有人在 M3 Max 上对 Qwen 32B Q8 有了约 20%的提升，会继续尝试。
  • 有人成功让新的 Hermes COT 与 llama 3.2 1B 配合推测解码，并取得了 20 至 30%的令牌接受改进。
  • 有人在 M1 Max 64GB 上使用 LM Studio 测试版的推测解码效果比不使用还差，希望能有更多调节选项。
  • 有人认为大型模型加小型提炼模型是未来。

在这场讨论中，大家对 LMStudio 测试版的推测解码表现各抒己见。有人获得了显著的性能提升，有人则效果不佳。这反映出在不同的硬件配置和模型组合下，该功能的表现存在较大差异。但无论如何，这些讨论都为进一步优化和理解这一技术提供了丰富的视角和经验。