KV 量化在多深上下文开始劣化?F16 vs Q8/Q4 序列对齐 PoC
Slight_Analysis_5414 · reddit · 2026-09-04
一位来自 CV/YOLO 部署背景的开发者提出一个 KV-cache 量化的新测量维度:不只问「整体差异多大」(aggregate KLD),而是问「在多深的上下文处差异开始持续出现」。
方法设计:
- 同一 GGUF 权重、同一 tokenizer、完全相同的 teacher-forced token 序列,分别跑 F16 与 Q8/Q4 KV cache,只改 KV 精度;
- 按上下文深度解析对比 top1 agreement、top-K overlap、top-K partition KL、truth logprob delta;
- 记录 firsttop1mismatchcontextlen 与 firstsignificantdivergencecontextlen;
- 关键区分:固定输入序列把「精度导致的行为分歧」与普通自回归分支分离开,单次 Top-1 翻转不算失败。
作者希望回答:分布级分歧是停留在可重复性基线、逐渐上升,还是在某一深度(如 32K/64K)突然爆发——这与近期 Qwen 27B 上「on-the-fly KV 量化在长上下文累积劣化」的讨论直接相关,为本地部署选择 KV 精度提供诊断工具。
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