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讨论总结

这个讨论围绕LLM量化比较展开。许多评论者对原文章中的量化比较结果表示怀疑，如对结果的可靠性、测试次数是否足够、测试方法是否合理等方面提出质疑。同时也涉及到其他相关话题，像模型性能、不同量化策略、未审查模型的使用以及模型微调等方面的讨论，原作者也对部分疑问进行了回应。

主要观点

  1. 👍 对LLM量化比较中特定量化结果表示疑惑
    • 支持理由：结果存在不符合常理之处，如q8表现优于fp16等
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为测试次数不足导致结果不可靠
    • 正方观点：仅进行一次测试难以得到可靠结果
    • 反方观点：原作者称是按照livebench指示进行
  3. 💡 16位精度运行模型效果不如量化后的大模型
    • 解释：量化后的大模型能得到更好结果
  4. 🤔 建议对特定的长文本语境基准测试进行LLM量化比较
    • 解释：有助于更全面地进行量化比较研究
  5. 😕 对文章中的数据持怀疑态度
    • 支持理由：未共享测试方法和数据
    • 反对声音：原作者称按指示测试

金句与有趣评论

  1. “😂 klam997: why is q6_k worse than q4_k_m in coding (both 8b)”
    • 亮点：直接指出量化比较结果中令人疑惑的部分
  2. “🤔 kmouratidis: You should try the benchmarks multiple times and use [boxplots](https://matplotlib.org/stable/plot_types/stats/boxplot_plot.html#sphx - glr - plot - types - stats - boxplot - plot - py) to show distributions.”
    • 亮点：提出了改善测试的具体方法
  3. “👀 FullstackSensei: Sorry to say, but I have very little faith in those numbers since you show q8 performing better than fp16, and smaller quants perofming better than larger quanta.”
    • 亮点：明确表达对数据缺乏信任的原因
  4. “😎 - Running models in 16 - bit precision makes little sense, as a larger, quantized model can deliver better results.”
    • 亮点：阐述了16位精度运行模型的不合理性
  5. “🤨 kryptkpr：What sampling was used? Id like to see error bars since many of the plots have Q4km and Q6k outperforming Q8.”
    • 亮点：对原分析未提及采样方法提出质疑

情感分析

总体情感倾向为怀疑与质疑。主要分歧点在于原文章的量化比较结果是否可靠。可能的原因是原文章未详细说明测试方法、数据来源，且部分结果不符合评论者的预期和常理认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：对不同版本的imatrix quants重新测试、OpenVINO量化策略评估、32B及更大模型的量化比较。
  • 潜在影响：可能促使原作者或者其他研究者重新审视LLM量化比较的方法和结论，推动该领域研究向更严谨、全面的方向发展。

详细内容：

标题：关于 LLM 量化比较的热门讨论

最近，Reddit 上一篇关于 LLM 量化比较的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了链接[https://dat1.co/blog/llm-quantization-comparison]，收获了众多评论和激烈讨论。

讨论焦点主要集中在量化模型的性能、测试方法的合理性以及不同量化格式的优势和局限性等方面。

有人提出疑问，为何 q6_k 在编码方面不如 q4_k_m（均为 8b），q2_k 和 q3_k_m 在数学和推理方面又比 q4_k_m 表现更好，且质疑测试是否只进行了一次。有人认为应该多次进行基准测试，并使用箱线图或小提琴图来展示分布。还有人指出，如果进行足够多的实验，比如 10 次，小提琴图能在给定相同输入数据的情况下给出分布的形状。

有用户认为，应当计算最佳可能得分和最差可能得分。也有人觉得对于每个模型是否需要重复测试，或者能否得出一些一般性结论有待探讨。

关于结论，有观点认为 16 位精度运行模型意义不大，更大的量化模型能带来更好的结果。4 位量化格式最为流行且平衡较好，若有足够内存，增加几位能略微提高精度。大型模型在服务器级 GPU 上更具优势。

然而，也有不少质疑的声音。比如，测试未控制模型大小、预训练数据集大小、标记器大小，仅测试了两个模型，量化影响因模型而异，测试方法和数据未充分共享，结果看起来可疑且噪音较大，甚至有人怀疑违反了自我推广规则。

还有人提出不应使用未经审查的模型进行推理任务，不建议使用蒸馏、合并和微调模型。有人对使用特定模型和量化格式的选择感到奇怪，有人期待看到 OpenVINO 量化策略的评估结果。

同时，关于成本和市场竞争方面，有人认为每小时 18 美元的 A100 价格昂贵，在服务器无服务领域竞争激烈。

总体而言，这次关于 LLM 量化比较的讨论充满了各种观点和争议，反映了大家对于量化模型研究的关注和深入思考。但要得出确切结论，还需要更严谨的测试和分析。