Q2_K_XL 好还是 Q4好呢
#34
by
jializou
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我现在在用ktransformers本地部署 deepseek R1; unsloth提供的这么多量化版本，哪个最好呢，官方报告上 只有<2.5 bit的推荐效果
但提供的不是还有Q4，Q6，Q8么？或者有没有推荐的自己可以测试模型效果的方法
Q越大，PPL越低，即 R1 越聪明，吃资源也更多，需要权衡具体需求。
@ghostplant
谢谢，学习了PPL。
来自o3-mini.
PPL（困惑度）是衡量语言模型性能的一个常用指标，其基本思路如下：
语言模型对给定文本数据会计算每个词（或token）的概率。模型性能越好的话，它就会对真实出现的词给出较高的概率。
计算困惑度的过程通常是先求出整个验证集（或测试集）上每个词的对数似然值（即 log-probability），然后计算这些对数似然的平均值。公式通常写作：
perplexity = exp( - (1/N) * Σ log p(word) )
其中 N 是测试集中词的总数，p(word) 是模型预测该词出现的概率。
解释：
- 当困惑度较低时，说明模型在测试集上能够较好地预测实际出现的词汇（即模型对数据理解较好）。
- 当困惑度较高时，则说明模型对数据的预测能力较弱，它“困惑”于测试数据中的词汇选择。
因此，要衡量一个语言模型的PPL，你需要：
- 选择合适的测试数据集；
- 使用模型计算测试数据中每个词的概率，求出其对数对数似然；
- 求平均值后取指数，得到困惑度。
综合来看，PPL越低，通常说明模型的预测能力越好（尽管这并不一定等同于更高的实际应用性能），但值得注意的是，更低的困惑度通常会伴随着对计算资源的更高要求，例如更大的模型体积或更复杂的计算过程。
可以看看我的帖子，2.51bit聪明程度超出预期