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据说，如果能找到两个适配性好的模型（主模型+小得多的草稿模型），就可以在不影响质量的情况下显著提高每秒标记数（t/s）。所以这会多占用一点内存，因为还需要小模型，但‘在某些情况下能将标记生成速度提高1.5 - 3倍’。我个人还没有找到满足我需求的两个MLX模型。我正在尝试用10亿或30亿的草稿模型运行80亿的非指令Llama模型，但由于某种原因，MLX的聊天模型出奇地难找，而且我找到的那些一起使用效果不好（每秒标记数降低）。你有没有找到能很好配合使用的两个模型呢？

讨论总结

该讨论主题为LM Studio 0.3.10推测性解码，核心是寻找合适的模型组合（主模型和草稿模型）以提高t/s（每秒标记数）且不影响质量。评论者们分享了各自在不同硬件下使用不同模型组合进行推测性解码的测试结果、经验、遇到的问题，以及对模型兼容性、量化、不同任务类型下功能有效性等相关话题的看法。

主要观点

  1. 👍 使用Qwen模型能在推测性解码中取得较好效果
    • 支持理由：Sky_Linx表示Qwen模型在推测性解码方面对自己效果很好，1.5b模型作为14b和32b版本的草稿模型时，速度有显著提升。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 草稿模型规模差异不大则效果不好
    • 正方观点：如从8b到1b规模差异不大，可能消耗更多周期而非节省，用8b模型搭配更大语境窗口或更少量化可能更好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 在特定硬件下使用Qwen2.5 72b instruct q5_k_s时的t/s情况以及使用Qwen2.5 7b instruct q4_k_m作为推测解码器可提升t/s到2.1
    • 解释：Goldandsilverape99分享了自己在特定硬件（7950x3d与192RAM、4080super）下的操作情况。
  4. 💡 分享在特定设备上不同模型搭配的t/s和速度变化情况
    • 解释：Hot_Cupcake_6158列出了多种模型搭配时的t/s及速度提升或下降情况。
  5. 💡 此方法有特定使用场景，取决于加载大模型后VRAM/RAM剩余情况
    • 解释：有评论指出若加载大模型后有足够的VRAM/RAM剩余，这个方法会很有效；若剩余不多则效果不佳。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen2 72B paired with Qwen2.5 0.5B or 3B, MLX 4bits quants: From 11 to 13 t/s, up to 20% speedup. 🥉”
    • 亮点：直观地展示了特定模型搭配下的速度提升数据。
  2. “🤔 I’m under the impression that thermal throttling will kicks faster to slow down my MacBook M4, when Speculative Decoding is turned on.”
    • 亮点：提出了热节流可能影响结果这一值得关注的因素。
  3. “👀 Draft models don’t work well if they’re not radically different in scale, think 70b vs 1b.”
    • 亮点：简洁地阐述了草稿模型规模差异对效果的影响。
  4. “😎 Guys if you find good pairs of models drop them here please :D”
    • 亮点：表达了希望他人分享合适模型对的愿望。
  5. “🤨 The only risk is you get fewer tokens/second. The main model verifies the draft model’s output and will reject them if not up to par.”
    • 亮点：指出特定模型组合进行推测解码时每秒令牌数减少的风险及主模型对草稿模型输出的验证。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于不同模型组合的有效性以及推测性解码是否值得。可能的原因是大家使用的硬件不同、测试的模型组合不同，导致对该技术在速度提升和质量保证方面的效果有不同的体验。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何定义模型兼容性以及如何寻找更多可协同工作的模型对。
  • 潜在影响：如果能够确定更多有效的模型组合，可能会提高相关用户在使用LM Studio 0.3.10推测性解码时的效率，对自然语言处理领域中小模型与大模型协同工作的研究和应用发展有推动作用。

详细内容：

标题：LM Studio 0.3.10 发布，Speculative Decoding 引发热议

近日，Reddit 上关于 LM Studio 0.3.10 中 Speculative Decoding 功能的讨论十分热烈。原帖称，若能找到适配的两个模型（主模型+较小的草案模型），在不影响质量的情况下能显著提高每秒处理的令牌数（t/s），但有时需要更多内存来加载较小模型，在某些情况下能使令牌生成速度提高 1.5 至 3 倍。此帖获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论的焦点集中在以下几个方面： 首先，关于哪些模型组合效果较好。有人分享，Qwen 模型搭配使用效果出色，如使用 1.5b 模型作为 14b 和 32b 版本的草案模型能明显提升速度。但也有人表示，尝试了多种组合效果不佳，如[Uncle___Marty]称找到的模型组合预测准确率不尽人意。 其次，在不同设备上的表现也各有差异。如在 Mac 设备上，[Hot_Cupcake_6158]在其 MacBook M4 Max 128GB 上做了实验，不同模型组合的速度提升幅度不同，有的甚至出现减速情况。而且在使用过程中，还可能因设备发热导致性能下降。 再者，对于 Speculative Decoding 方法的适用情况和优缺点也存在不同看法。有人认为如果有足够的剩余内存，此方法效果显著；但也有人觉得如果内存和 VRAM 有限，可能得不偿失。

例如，[mozophe]指出此方法有特定的使用场景，如果在加载较大模型后没有足够空间加载另一个模型，效果就不理想。[Massive-Question-550]则疑惑怎样的模型才算适配。

总之，关于 LM Studio 0.3.10 中的 Speculative Decoding 功能，大家看法不一，仍需更多实践和探索来明确其最佳应用场景和效果。