새로운 양자화 유형 제안: IQ2_K, IQ3_K, IQ4_K, IQ5_K 및 IQ6_K
요약
새로운 양자화 유형(IQ2_K부터 IQ6_K)이 제안되었으며, 이는 기존 Q-quant와 유사한 파일 크기를 유지하면서 KLD(Kullback–Leibler Divergence)를 크게 개선했습니다. 다만, 성능 저하가 약간 발생하며, 이 양자화 과정 자체가 다소 느리다는 특징을 가집니다.
핵심 포인트
- IQ2_K~IQ6_K와 같은 새로운 양자화 유형 제안
- 기존 Q-quant 대비 KLD(Kullback–Leibler Divergence) 개선 효과 확인
- 파일 크기는 기존 방식과 유사하게 유지됨
- 양자화 과정의 속도 저하가 발생할 수 있음
꽤 흥미로워 보이네요. 많은 수치들이 제시되었지만, 단일 모델에 대한 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 파일 크기는 Q-quant와 동일합니다. KLD가 Q-quant보다 상당히 개선되었습니다. 성능은 약간 저하됩니다. IQ quant를 생성하는 것은 다소 느립니다. 별표는 적용되지 않습니다... https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30715 https://huggingface.co/eaddario/IQ2_K-IQ6_K-Test-Models Mr. Addario님께 제가 무언가를 망가뜨렸다면 사과드립니다. /u/ethertype 님이 제출했습니다. [링크] [댓글]
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