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有人知道QwQ32B在0.5B - 1.5B范围内可用于LMstudio推测解码的任何可用初稿模型吗？或者也许知道一种生成与QwQ词汇相匹配的模型的工作流程？通过使用Unsloth人员的调整，我终于让模型少一些思考，但在我的设备上生成速度仍然太慢（5 - 6tk / s），所以大约需要15分钟才能得到初始响应。更新：AdEmotional1944指出了这个模型：https://huggingface.co/mradermacher/QwQ - 0.5B - GGUF，它很好用。我的速度提高到了7 - 8tk / s。

讨论总结

原帖寻求QwQ32B的草稿模型或生成匹配词汇工作流，因为其模型存在思考多、生成速度慢等问题。评论中有人推荐了QwQ - 0.5B - GGUF模型，许多用户分享了使用该模型的体验，包括接受率、运行速度等；还有人提出可对Qwen 2.5指令模型修改后使用，也有用户分享了使用Qwen 2.5 Coder 7B时遇到的输出质量问题，此外也涉及模型不兼容、推测性编码等相关讨论，大家积极分享自己的观点和经验，氛围较为积极探索。

主要观点

  1. 👍 QwQ - 0.5B作为草稿模型可以正常工作
    • 支持理由：AdEmotional1944称使用正常且给出链接，QuotableMorceau表示感谢且模型有效
    • 反对声音：无
  2. 🔥 使用Qwen 2.5 Coder 7B存在输出质量受影响的情况
    • 正方观点：SandboChang表示自己尝试使用时输出质量受影响
    • 反方观点：无
  3. 💡 可使用经过小修改后的Qwen 2.5指令模型
    • 解释：QwQ是Qwen 2.5 32B的微调版本，两者词汇表差异小，可进行编辑后使用
  4. 💡 推测性编码不影响生成质量，只影响生成速度
    • 解释：Master - Meal - 77针对SandboChang的疑问给出此观点
  5. 💡 认为可将QwQ蒸馏到更小模型来解决原问题
    • 解释：通过在数据集上运行QwQ，根据对数几率训练小模型来解决模型思考过多、生成速度慢等问题

金句与有趣评论

  1. “😂 AdEmotional1944: Used QwQ - 0.5B as draft model today, everything works.”
    • 亮点：明确表示QwQ - 0.5B模型可用，是整个讨论的重要依据
  2. “🤔 You can use any smaller Qwen 2.5 instruct model after a tiny bit of modification.”
    • 亮点：提供了除QwQ - 0.5B之外的另一种可能的解决方案
  3. “👀 SandboChang：I tried using Qwen 2.5 Coder 7B, while it works, the output quality is affected and it couldn’t wrap things within a code block as it otherwise could in LM Studio. Maybe a different draft model is needed.”
    • 亮点：指出了Qwen 2.5 Coder 7B使用中的问题，引出更多关于模型选择的讨论

情感分析

总体情感倾向为积极探索。主要分歧点较少，部分可能的分歧在于不同模型的使用效果，如Qwen 2.5 Coder 7B的输出质量是否是因为模型本身。这可能是因为大家都在积极寻找适合QwQ32B的草稿模型，目标较为一致。

趋势与预测

  • 新兴话题：将QwQ蒸馏到更小模型的具体实践。
  • 潜在影响：如果成功，可能会提高QwQ模型相关应用的效率，对自然语言处理等相关领域有积极推动作用。

详细内容：

标题：关于 QwQ32B 在 LMstudio 中可用草案模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于“Draft model for QwQ32B for LMstudio”的热门帖子引起了众多关注。该帖子主要探讨了在 0.5B - 1.5B 范围内适用于 QwQ32B 且可用于推测解码与 LMStudio 的可用草案模型，以及生成匹配 QwQ 词汇表的工作流程。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在不同用户对各种草案模型的使用体验和效果评价上。有人表示使用 QwQ-0.5B 作为草案模型效果不错，一切正常；有人提到使用特定模型后获得了 53%的接受率；还有人在测试不同模型和参数设置时，发现接受率和速度的表现参差不齐。比如，有人测试后发现接受率较低，没有实现速度的提升，而调整参数后接受率有所提高；有人使用特定模型时输出质量受到影响；有人则遇到无法在 LMstudio 中选择特定模型等问题。

有用户分享道：“我有 2 个 GPU，一个 8GB，一个 16GB，我加载了能找到的最低 Q4，使用了带有 Q8 缓存量化和 q8 草案模型的闪存注意力。在 LMstudio 中运行良好。”还有用户指出：“QwQ 是 Qwen 2.5 的微调版，词汇上仅有 4 个填充标记有所不同。我相应地编辑了 Qwen 2.5 3B 的词汇表。尽管 3B 模型没有在新标记上训练，但常常能正确预测重复的短语。”

讨论中的共识在于大家都在努力寻找适合的草案模型以提高性能，但对于不同模型的效果存在争议。特别有见地的观点如认为最佳选择或许是将 QWQ 提炼到更小的模型上。

然而，目前对于如何选择最优的草案模型以及如何解决在使用过程中遇到的各种问题，仍没有明确的定论。这也需要大家在不断的实践和交流中继续探索和优化。