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讨论总结

这是一个关于“Wen GGUFs?”的讨论，涉及到技术层面众多内容。包括GGUFs相关工作进展，像是否存在、相关工作者（如Bartowski等）的参与；量化类型相关的话题，如不同量化类型间关系、在不同硬件上的运行速度、量化误差等；还有人分享自己在16GB显存下的运行情况，以及对GGUFs获取前提、特定文件架构等方面的疑问等，整体充满技术氛围。

主要观点

  1. 👍 相关工作正在积极开展（至少文本版本）
    • 支持理由：有人提到至少文本版本的工作似乎正在进行且给出了相关人员（Bartowski）和GitHub链接。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同量化类型之间存在多种关系
    • 正方观点：如imatrix与I - quants无关，大部分量化可不用imatrix制作，但低于IQ2_XS则需使用等内容的阐述。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在16GB显存下等待特定版本发布
    • 解释：部分用户以16GB显存情况出发，表示在等待约12B的版本发布。
  4. 🤔 尝试去做（相关事物）是荒谬的
    • 解释：有用户讲述自己尝试去做（可能与GGUFs相关）的亲身经历，得出这样的感受。
  5. 👀 可自行生成量化模型
    • 解释：有人指出可通过下载原始模型并按llama.cpp GitHub上的说明操作来生成自己的量化模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Me - a 16 GB VRAM peasant - waiting for a ~12B release”
    • 亮点：以幽默的方式表明自己在16GB显存下等待特定版本发布的情况。
  2. “🤔 Bartowski的量化速度是光速级别，哈哈。”
    • 亮点：用夸张的说法表达Bartowski量化速度快。
  3. “👀 Llama.cpp doesn’t support the newest Mistral Small yet. Its vision capabilities require changes beyond architecture name.”
    • 亮点：指出llama.cpp在支持新模型及其视觉功能方面存在的问题。
  4. “😂 Nobody wants my shitty quants, I’m still running on a Commodore 64 over here.”
    • 亮点：幽默地表示自己设备差，生成的量化模型不受欢迎。
  5. “🤔 They are already there?”
    • 亮点：简洁地表达对相关文件是否已经存在的疑问。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要是在进行技术交流和信息分享。分歧点较少，主要集中在对技术问题理解的差异上，如对量化类型关系、GGUFs获取及运行条件等方面的不同理解，这可能是由于不同用户的技术背景和使用经验不同所导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术发展，对GGUFs在不同硬件和架构下的支持情况可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：有助于相关技术社区内的信息共享和技术进步，特别是在量化技术和GGUFs相关领域，可能影响相关技术在不同用户群体中的应用和发展。

详细内容：

标题：关于 GGUFs 的热门 Reddit 讨论

在 Reddit 上，一个关于“Wen GGUFs?”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，评论数众多。讨论主要围绕着 GGUFs 的相关技术问题展开，包括不同版本的性能、与硬件的兼容性、量化方式等。

在讨论中，有人指出文本版本似乎正在积极开发中，比如 Bartowski 就在参与其中，并提供了相关的 GitHub 链接[https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/12450]。有用户分享道：“作为一名在相关领域探索的爱好者，我发现不同的量化方式在性能和资源利用上有很大差异。比如，Q6_K 在某些情况下与其他量化方式相比，差异可以忽略不计。”还有用户表示，I 量化在 Vulkan 上的推理速度虽然较慢，但在特定的 AMD 7900xtx GPU 上却能运行。

关于不同量化方式的选择，有人认为 Q4_K_S 在 16GB VRAM 的设备上运行良好，也有人觉得 Q3 对于代码生成效果不佳。同时，对于新手提出的关于量化含义的疑问，有人解释道：“量化的数字代表比特数，默认是 16 比特。降低比特数是为了节省 VRAM，通常对响应影响不大，但进一步压缩可能会产生更多瑕疵。低数字意味着以质量换取更少的 VRAM，不过 Q8、Q6、Q5 的质量通常是可以接受的。”

此外，对于 GGUFs 是否支持视觉部分以及与不同硬件和模型架构的兼容性等问题，网友们也展开了深入的探讨。有人提到目前 llama.cpp 还不支持最新的 Mistral Small，需要等待其支持新架构后才能进行相关量化操作。

总的来说，这场讨论充分展示了大家对 GGUFs 技术的关注和深入思考，不同的观点和经验分享为进一步理解和应用这一技术提供了丰富的参考。但目前仍有一些问题有待进一步明确和解决，比如如何优化量化方式以适应更多的硬件和应用场景。