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QwQ-32B 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、精度適応型量子化を導入し、Llama-3-8Bでベンチマーク実証済みの改善を達成しました。このアプローチでは、レイヤーごとの戦略を使用して、極端なメモリ効率を維持しながら精度を保持します。

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/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/出力レイヤーはQ5_Kを使用
  • 標準的な1-2ビット比でエラー伝播を38%削減

量子化性能比較（Llama-3-8B）

キー:

• 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削減（27.46 → 15.41）
• 🚀 IQ2_Sは36.9%のパープレキシティ削減、0.2GBの追加のみ
• ⚡ 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わずかなサイズ増加（0.1-0.3GB）
• 推論速度はほぼ同等（<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

✔ 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、メモリ使用量が低い。
• 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が削減され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サポートをネイティブに備えている（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。
✔ モデルを別のフォーマットに再量子化する予定がある。

📌 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、遅くなる可能性がある）。
❌ BF16最適化がない古いデバイスとの互換性が必要。

F16（Float 16）– BF16より広くサポート

• 16ビット浮動小数点の高精度フォーマットだが、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ほとんどのデバイスで動作（多くのGPUや一部のCPUを含む）。
• BF16よりわずかに数値精度が低いが、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。
✔ 速度、メモリ使用量、精度のバランスが必要。
✔ GPUやFP16計算に最適化されたデバイスで実行する。

📌 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がある）。
❌ メモリ制約がある。

量子化モデル（Q4_K、Q6_K、Q8など）– CPU & 低VRAM推論用

量子化により、モデルサイズとメモリ使用量を削減し、可能な限り精度を維持。

• 低ビットモデル（Q4_K） → 最小メモリ使用量に最適、精度が低い可能性あり。
• 高ビットモデル（Q6_K、Q8_0） → より良い精度、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。
✔ デバイスのVRAMが低く、フル精度モデルをロードできない。
✔ 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。

📌 量子化モデルを避ける場合:
❌ 最大精度が必要（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。

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端なメモリ効率のため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最適。

• IQ3_XS: 超低ビット量子化（3ビット）、極端なメモリ効率。

  • 使用例: 超低メモリデバイスでQ4_Kが大きすぎる場合に最適。
  • トレードオフ: 高ビット量子化より精度が低い。

• IQ3_S: 最大メモリ効率のための小ブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_XSが過度に攻撃的である低メモリデバイスに最適。

• IQ3_M: IQ3_Sより良い精度の中ブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_Sが制限的である低メモリデバイスに適している。

• Q4_K: 4ビット量子化、ブロック単位最適化でより良い精度。

  • 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

QwQ-32B-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。

QwQ-32B-f16.gguf

• モデル重みをF16で保存。
• 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。

QwQ-32B-bf16-q8_0.gguf

• 出力＆埋め込みはBF16のまま。
• 他のすべてのレイヤーは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。

QwQ-32B-f16-q8_0.gguf

• 出力＆埋め込みはF16のまま。
• 他のすべてのレイヤーはQ8_0に量子化。

QwQ-32B-q4_k.gguf

• 出力＆埋め込みはQ8_0に量子化。
• 他のすべてのレイヤーはQ4_Kに量子化。
• メモリが限られたCPU推論に適している。

QwQ-32B-q4_k_s.gguf

• 最小のQ4_Kバリアント、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。

QwQ-32B-q6_k.gguf

• 出力＆埋め込みはQ8_0に量子化。
• 他のすべてのレイヤーはQ6_Kに量子化。

QwQ-32B-q8_0.gguf

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

QwQ-32B-iq3_xs.gguf

• IQ3_XS量子化、極端なメモリ効率のために最適化。
• 超低メモリデバイスに最適。

QwQ-32B-iq3_m.gguf

• IQ3_M量子化、中ブロックサイズでより良い精度を提供。
• 低メモリデバイスに適している。

QwQ-32B-q4_0.gguf

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

🚀 これらのモデルが役立つ場合

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   • TurboLLM (GPT-4-mini)
   • FreeLLM (オープンソース)
   • TestLLM (実験的CPU専用)

テスト中の内容

小型オープンソースモデルの限界に挑戦し、特に以下を扱える最小モデルを探求：

• ライブネットワークサービスに対する関数呼び出し
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• Metasploit統合

🟡 TestLLM – 現在の実験モデル（llama.cpp、6 CPUスレッド）：

• ✅ ゼロ設定セットアップ
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その他のアシスタント

🟢 TurboLLM – gpt-4-miniを使用：

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🔵 HugLLM – オープンソースモデル（≈8Bパラメータ）：

• TurboLLMより2倍のトークン
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💡 テストするAIコマンドの例:

1. "私のウェブサイトのSSL証明書情報を教えて"
2. "サーバーが量子安全暗号を使用しているか確認して"
3. "簡単なNmap脆弱性テストを実行して"