该帖子仅包含两个图片链接，无实质内容可翻译。

原帖提出推测性解码能否识别破损量子的话题，引发了众多关于量化模型的讨论。评论者们从不同角度进行探讨，如特定量化版本（如Q3）的表现差异、不同模型大小下的量化情况、测试方法是否科学有效、在确定性设置下量化的通过率等，整体氛围较为积极，大家积极分享观点和经验，且有很多技术层面的深入交流。

👍 原帖可能有所发现
- 支持理由：评论者给予初步认可，但未详细阐述。
- 反对声音：无。
🔥 通过特定模型的主模型和量化版本作为草案模型进行测试，发现Q3量化版本在某些情况下表现明显较差
- 正方观点：多人的测试数据表明Q3量化版本存在问题，如接受率低等。
- 反方观点：有人认为低分量化格式可能是运气不佳而非本身损坏。
💡 应同时比较困惑度
- 支持理由：理论上两者应有很好的相关性。
- 反对声音：无。
💡 在确定性设置下，q8相对于fp16的通过率较低
- 支持理由：有测试数据表明在Temp = 0、采样器关闭等条件下，多次测试结果显示q8通过率低。
- 反对声音：无。
💡 推测性解码中大小模型协同工作的机制
- 支持理由：以3b模型为例详细解释了推测性解码中模型的运作方式。
- 反对声音：无。

“😂 Nice find, you might be on to something.”
- 亮点：简洁地表达对原帖积极肯定的态度。
“🤔 Seems like a very clever way to find outliers that doesn’t rely on benchmarks or subjective tests 🤔”
- 亮点：肯定了一种不依赖基准或主观测试就能发现异常值的方法。
“👀 Interesting thing here is that Q3 quants seem to be significantly worse than others.”
- 亮点：直接指出Q3量化版本相比其他版本表现差的现象。
“👀 If you use the same model with same precision as a draft for itself, at temp = 0, it should in theory always be a 100% acceptance rate as long as there’s not a misconfig or framework bug, shouldn’t it?”
- 亮点：提出在特定条件下模型接受率的理论值，引发思考。
“😂 Well done!”
- 亮点：简单直接地对帖子内容表示称赞。

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对原帖的想法、测试方法等表示认可和肯定。主要分歧点在于对Q3量化版本表现差的原因判断，一方认为是其本身可能存在问题，另一方认为可能是运气不好等外部因素。可能的原因是大家的测试环境、测试样本以及对量化模型的理解程度不同。

详细内容：

标题：Reddit 热门讨论：通过推测解码识别损坏的量化模型？

在 Reddit 上，一篇题为“Speculative decoding can identify broken quants?”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖主要探讨了在模型量化过程中，通过特定的推测解码方法来检测可能存在问题的量化模型。

讨论的焦点集中在 Q3 量化模型似乎表现明显不如其他量化模型。有人在 LM Studio 中进行测试，发现将 3B 量化模型作为 3B F16 的草案时，Q3 量化的接受率显著下降。但 Qwen 自身的 Q3 似乎没有这个问题，这使得情况变得复杂和令人困惑。

有人指出，不同的量化模型在性能上存在差异，可能与 imatrix 等因素有关。例如，1.5B 和 0.5B 也存在类似问题，但 7B 等则没有。有人认为，这可能是由于不同的数据集或配置导致的。

也有人提出，通过将模型作为自身的推测解码器来测试，理论上接受率应为 100%，若不是则可能存在问题。还有人探讨了随机种子、控制组等因素对测试结果的影响。

对于 Q3 量化模型的问题，有人认为可能是 llama.cpp 的量化脚本存在问题，也有人认为可能是未进行必要的 PPL 测试。

整个讨论充满了各种见解和观点的碰撞，有人认为这种推测解码的方法很有前景，能够有效检测量化质量；也有人认为还有更科学准确的方法来衡量分布的相似性。但无论如何，通过这次讨论，对于模型量化的理解和检测方法有了更深入的思考和探索。

详细内容：#