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• meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
• canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrained

orpheus-3b-0.1-ft GGUFモデル

IQ-DynamicGateによる超低ビット量子化（1-2ビット）

最新の量子化手法では、Llama-3-8Bで実証済みの改善を伴う超低ビットモデル（1-2ビット）向けの精度適応型量子化を導入しています。このアプローチでは、レイヤーごとの戦略を使用して精度を維持しながら、極めて効率的なメモリ使用を実現しています。

ベンチマークコンテキスト

すべてのテストはLlama-3-8B-Instructを使用して実施：

• 標準的なパープレキシティ評価パイプライン
• 2048トークンのコンテキストウィンドウ
• すべての量子化で同じプロンプトセットを使用

手法

• 動的精度割り当て:
  • 最初と最後の25%のレイヤー → IQ4_XS（選択されたレイヤー）
  • 中間の50% → IQ2_XXS/IQ3_S（効率向上）
• 重要コンポーネント保護:
  • 埋め込み層と出力層はQ5_Kを使用
  • 標準の1-2ビットと比べて誤差伝搬を38%削減

量子化性能比較（Llama-3-8B）

キーポイント:

• PPL = パープレキシティ（低いほど良い）
• Δ PPL = 標準からDynamicGateへの変化率
• 速度 = 推論時間（CPU avx2、2048トークンコンテキスト）
• サイズ差は混合量子化のオーバーヘッドを反映

主な改善点:

• 🔥 IQ1_Mは43.9%のパープレキシティ改善（27.46 → 15.41）
• 🚀 IQ2_Sは36.9%のパープレキシティ削減、サイズ増加は0.2GBのみ
• ⚡ IQ1_Sは1ビット量子化でも39.7%の精度向上を維持

トレードオフ:

• すべてのバリアントでサイズが若干増加（0.1-0.3GB）
• 推論速度は同等（<5%の差）

これらのモデルの使用場面

📌 GPU VRAMにモデルを収める場合

✔ メモリ制約のある展開

✔ 1-2ビットの誤差が許容されるCPUおよびエッジデバイス

✔ 超低ビット量子化の研究

適切なモデルフォーマットの選択

適切なモデルフォーマットの選択は、ハードウェア能力とメモリ制約に依存します。

BF16（Brain Float 16）– BF16アクセラレーションが利用可能な場合に使用

• 高速計算のために設計された16ビット浮動小数点フォーマットで、良好な精度を保持。
• FP32と同様のダイナミックレンジを提供しつつ、メモリ使用量を削減。
• ハードウェアがBF16アクセラレーションをサポートしている場合に推奨（デバイスの仕様を確認）。
• FP32と比べてメモリフットプリントを削減した高性能推論に最適。

📌 BF16を使用する場合:
✔ ハードウェアがBF16をネイティブサポート（例：新しいGPU、TPU）。
✔ より高い精度が必要で、メモリを節約したい場合。
✔ モデルを別のフォーマットに再量子化する予定がある場合。

📌 BF16を避ける場合:
❌ ハードウェアがBF16をサポートしていない（FP32にフォールバックし、遅くなる可能性あり）。
❌ BF16最適化がない古いデバイスとの互換性が必要な場合。

F16（Float 16）– BF16より広くサポート

• 16ビット浮動小数点で高精度だが、BF16より値の範囲が狭い。
• FP16アクセラレーションをサポートする多くのデバイス（多くのGPUや一部のCPU）で動作。
• BF16より若干精度が低いが、一般的に推論には十分。

📌 F16を使用する場合:
✔ ハードウェアがFP16をサポートしているが、BF16はサポートしていない場合。
✔ 速度、メモリ使用量、精度のバランスが必要な場合。
✔ GPUやFP16計算に最適化されたデバイスで実行する場合。

📌 F16を避ける場合:
❌ デバイスがネイティブFP16サポートを欠いている（予想より遅くなる可能性あり）。
❌ メモリ制約がある場合。

量子化モデル（Q4_K、Q6_K、Q8など）– CPUおよび低VRAM推論用

量子化はモデルサイズとメモリ使用量を削減しつつ、可能な限り精度を維持します。

• 低ビットモデル（Q4_K） → 最小メモリ使用に最適、精度は低め。
• 高ビットモデル（Q6_K、Q8_0） → 精度向上、より多くのメモリが必要。

📌 量子化モデルを使用する場合:
✔ CPUで推論を実行し、最適化されたモデルが必要な場合。
✔ デバイスのVRAMが低く、フル精度モデルをロードできない場合。
✔ メモリフットプリントを削減しつつ、合理的な精度を維持したい場合。

📌 量子化モデルを避ける場合:
❌ 最大精度が必要な場合（フル精度モデルが適している）。
❌ ハードウェアがより高精度なフォーマット（BF16/F16）に対応する十分なVRAMを持っている場合。

超低ビット量子化（IQ3_XS、IQ3_S、IQ3_M、Q4_K、Q4_0）

これらのモデルは極めて効率的なメモリ使用に最適化されており、低電力デバイスやメモリが重要な制約となる大規模展開に理想的です。

• IQ3_XS: 超低ビット量子化（3ビット）で極めて効率的なメモリ使用。

  • 使用例: 超低メモリデバイスでQ4_Kでも大きすぎる場合に最適。
  • トレードオフ: 高ビット量子化と比べて精度が低い。

• IQ3_S: 最大のメモリ効率のための小さなブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_XSが過剰な低メモリデバイスに最適。

• IQ3_M: IQ3_Sより精度が向上した中ブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_Sが制限となる低メモリデバイスに適している。

• Q4_K: 4ビット量子化でブロック単位最適化により精度向上。

  • 使用例: Q6_Kが大きすぎる低メモリデバイスに最適。

• Q4_0: 純粋な4ビット量子化、ARMデバイス向けに最適化。

  • 使用例: ARMベースデバイスまたは低メモリ環境に最適。

要約表: モデルフォーマット選択

含まれるファイルと詳細

orpheus-3b-0.1-ft-bf16.gguf

• モデル重みをBF16で保持。
• モデルを別のフォーマットに再量子化したい場合に使用。
• デバイスがBF16アクセラレーションをサポートしている場合に最適。

orpheus-3b-0.1-ft-f16.gguf

• モデル重みをF16で保持。
• FP16をサポートするデバイスで、BF16が利用できない場合に使用。

orpheus-3b-0.1-ft-bf16-q8_0.gguf

• 出力層と埋め込み層はBF16のまま。
• その他のレイヤーはQ8_0に量子化。
• デバイスがBF16をサポートし、量子化バージョンが必要な場合に使用。

orpheus-3b-0.1-ft-f16-q8_0.gguf

• 出力層と埋め込み層はF16のまま。
• その他のレイヤーはQ8_0に量子化。

orpheus-3b-0.1-ft-q4_k.gguf

• 出力層と埋め込み層はQ8_0に量子化。
• その他のレイヤーはQ4_Kに量子化。
• メモリが限られたCPU推論に適している。

orpheus-3b-0.1-ft-q4_k_s.gguf

• 最小のQ4_Kバリアントで、精度を犠牲にしてメモリ使用量を削減。
• 非常に低メモリ環境に最適。

orpheus-3b-0.1-ft-q6_k.gguf

• 出力層と埋め込み層はQ8_0に量子化。
• その他のレイヤーはQ6_Kに量子化。

orpheus-3b-0.1-ft-q8_0.gguf

• 完全なQ8量子化モデルで高精度を実現。
• より多くのメモリが必要だが、高い精度を提供。

orpheus-3b-0.1-ft-iq3_xs.gguf

• IQ3_XS量子化で、極めて効率的なメモリ使用に最適化。
• 超低メモリデバイスに最適。

orpheus-3b-0.1-ft-iq3_m.gguf

• IQ3_M量子化で、中ブロックサイズにより精度向上。
• 低メモリデバイスに適している。

orpheus-3b-0.1-ft-q4_0.gguf

• 純粋なQ4_0量子化で、ARMデバイス向けに最適化。
• 低メモリ環境に最適。
• より高い精度が必要な場合はIQ4_NLを推奨。

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小型オープンソースモデルの限界に挑戦中：

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