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尝试了Qwen 1.5，词汇表不完整。尝试了[a qwq预览编码器草稿](https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Qwen2.5 - Coder - 0.5B - QwQ - draft - GGUF/tree/main)，得到：common_speculative_are_compatible: 草稿词汇特殊标记必须与目标词汇匹配才能使用推测。是否有人使用此模型在推测解码方面取得成功？

讨论总结

原帖探讨QwQ推测解码与Llama CPP的兼容草案模型，在尝试不同模型时遇到问题。评论者们从多个技术层面进行回应，有人提供解决问题的资源和即将创建的草案模型，有人给出设置参数的解决办法，还有人分享了使用特定模型作为草案模型时性能降低的情况，整体讨论氛围专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 存在解决QwQ相关模型问题的方法且有对应资源。
    • 支持理由：评论者random - tomato提供了Kaggle笔记本链接解决相关问题。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 可以通过设置llama.cpp的参数来解决相关问题。
    • 正方观点：评论者给出了具体参数和参考链接。
    • 反方观点：无，但提醒未测试。
  3. 💡 使用特定模型作为草稿模型会降低令牌生成率。
    • 解释：评论者tengo_harambe分享了自己的测试结果，ForsookComparison表示认同。
  4. 💡 即将创建特定的草案模型。
    • 解释：random - tomato表示将创建针对新QwQ 32B的0.5B和1.5B草案模型。
  5. 💡 对之前提供的解决方法存在技术层面的疑问。
    • 解释：kmouratidis对之前提供的解决方法在嵌入对齐等方面提出疑问。

金句与有趣评论

  1. “😂 It is very easy to fix these kinds of issues, I’ve got a Kaggle notebook here to do just that: [https://www.kaggle.com/code/shadow37/resize - qwen - vocab](https://www.kaggle.com/code/shadow37/resize - qwen - vocab)”
    • 亮点：提供了简单解决问题的资源。
  2. “🤔 Looks like using llama.cpp you can set a parameter to get around this issue”
    • 亮点：提出一种可能解决问题的新方法。
  3. “👀 tengo_harambe：I just tried using this (Qwen2.5 - Coder - 0.5B - QwQ - draft - GGUF) as a draft model for QwQ - 32B Q8. Using koboldcpp. It more than halved my token generation rate (20 -> 8)”
    • 亮点：用实际测试结果展示特定模型作为草案模型时的性能问题。
  4. “🤔 Are the embeddings aligned and is the resize padding special tokens only? If not, this probably won’t work.”
    • 亮点：对解决方法从技术层面提出疑问。
  5. “👀 I’m also going to be creating a 0.5B and 1.5B draft model specialized for the new QwQ 32B so stay tuned.”
    • 亮点：预告即将创建特定的草案模型。

情感分析

[总体情感倾向是积极理性的，大家都在积极分享技术相关的内容。主要分歧点在于某些解决方法是否可行，可能是由于不同的测试环境和技术理解导致的。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[创建特定草案模型后的效果和应用场景]
  • 潜在影响：[如果解决了模型兼容性问题，可能会提高相关技术在该领域的应用效率]

详细内容：

标题：关于 Llama CPP 中 QwQ 推测解码的兼容模型讨论

在 Reddit 上，有一个关于“Compatible draft models for QwQ speculative decoding with Llama CPP?”的帖子引起了大家的关注。该帖子的作者尝试了 Qwen 1.5 后遇到了词汇不完整的问题，在尝试了一个特定的模型链接后，得到了“common_speculative_are_compatible: draft vocab special tokens must match target vocab to use speculation”的提示，并询问是否有人在这个模型的推测解码方面取得了成功。此贴获得了不少的关注，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示解决这类问题很容易，并提供了 Kaggle 笔记本的链接准备创建专门的模型。但也有人质疑嵌入是否对齐以及“resize”填充特殊标记的问题，同时提到在 sglang 中使用 Qwen 1.5B 作为草案似乎能行。还有人询问使用 Qwen 1.5B 作为草案模型是否有速度提升，得到的回答是没有。有人尝试了多种不同的组合，也有人建议尝试代码重构提示。此外，有人提到使用 llama.cpp 可以设置参数来解决这个问题，但未经过测试。还有人实际尝试后发现，将特定模型作为 QwQ-32B Q8 的草案模型，使令牌生成率大幅降低。

可以看出，大家对于 QwQ 推测解码与 Llama CPP 的兼容模型问题存在诸多探讨和争议，仍在不断尝试和寻找更有效的解决方案。