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根据你的知识，你认为我们会持续获得更便宜的模型吗？还是存在某种限制？

讨论总结

本次讨论围绕“基于Transformer的模型是否会随时间变得更便宜”这一主题展开，涵盖了技术发展、硬件限制、新模型探索等多个方面。评论者普遍认为，尽管Transformer模型目前非常流行，但它们可能会被更高效、更可靠的新技术所取代。讨论中还涉及了其他模型如Bitnet/matmulfree的潜力，以及硬件如AMD/Nvidia的VRAM卡特尔的影响。此外，一些评论者将当前LLMs的发展阶段比作互联网早期的1992至1994年，指出虽然前沿技术已经出现，但整体体验仍然不佳，预示着未来还有很长的路要走。总体上，讨论氛围充满期待与不确定性，既有对技术进步的乐观预期，也有对硬件限制和成本问题的担忧。

主要观点

  1. 👍 Transformer模型可能会被更高效的技术取代
    • 支持理由：新技术如Bitnet/matmulfree等可能带来显著的成本降低。
    • 反对声音：硬件供应商如AMD和Nvidia的垄断可能限制了新技术的采用。
  2. 🔥 当前LLMs的发展类似于互联网早期的1992至1994年
    • 正方观点：前沿技术已经出现，但整体体验仍然不佳。
    • 反方观点：需要等待类似iPhone这样的革命性产品出现。
  3. 💡 技术进步将带来更多具有更大内存带宽的消费级CPU
    • 解释：双通道DDR5能够以较低但尚可接受的速度运行大型模型，即将推出的AMD strix point将拥有约130GB/s的内存带宽。
  4. 🌟 基于 transformer 的模型成本问题主要受限于 VRAM 和内存带宽
    • 解释：硬件限制对模型成本的影响是讨论的重点。
  5. 🚀 硬件成本的降低是影响 transformer 模型成本的关键因素
    • 解释：硬件变得更便宜和更快速，有助于降低模型训练和推理的成本。

金句与有趣评论

  1. “😂 Downtown-Case-1755：Of course! There’s a ton of low hanging fruit unpicked, or just unfunded/unreleased as of yet.”
    • 亮点：表达了对技术发展潜力的乐观态度。
  2. “🤔 M34L：The last part is imho the main one. Transformers are booming because they allow things that were simply impossible to do before, but they aren’t efficient, reliable or really convenient at all.”
    • 亮点：指出了Transformer模型的局限性。
  3. “👀 False_Grit：I think that idea will remain, but the basic system will change - kind of like propeller planes turning into jet planes.”
    • 亮点：用生动的比喻说明了技术发展的趋势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对技术进步的乐观预期，也有对硬件限制和成本问题的担忧。主要分歧点在于Transformer模型是否会持续变得更便宜，以及新技术是否能够克服现有模型的局限性。可能的原因包括技术发展的不确定性、硬件供应商的垄断行为以及市场对高性能模型的需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括多模态模型的开发、硬件定制和软件技术的进步。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括模型成本的降低、技术普及率的提高以及特定领域性能的提升。

详细内容：

标题：Transformer 模型未来会变得更便宜吗？

在 Reddit 上，一个题为“Will transformer-based models become cheaper over time?”的帖子引发了热烈讨论。该帖询问基于大家的认知，Transformer 模型是否会随着时间推移变得更便宜，还是存在某种限制，目前已获得了众多关注和大量评论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为当然会更便宜，因为还有很多未开发的潜力，比如解决某些技术垄断问题就能带来巨大提升。也有人觉得 Transformer 模型虽然带来了以前无法实现的功能，但效率、可靠性和便利性都存在问题，最终可能会被完全取代。 还有人提出将单词片段转换为数学向量的方式就像大脑提取意义一样巧妙和直观，是一种将数字输入转换为准模拟等价物的方式。 有人指出向量本身在没有前馈神经网络中的扩散逻辑来处理时是没有意义的，这是一个很大的黑箱。也有人认为嵌入方式可能不变，但提取智能的数学处理方式会改变。 有观点认为纯 SSM 等架构不如 Transformer 优雅、易实现和并行化，而且在某些性能方面表现不佳。 有人相信大公司主要专注于推动大型模型的发展，而不是选择更具成本效益的小型模型。 有人指出 VRAM 和内存带宽是问题所在，也有人认为硬件会越来越便宜，所以训练和推断成本会降低，但没人知道极限在哪。 还有人提到训练效率还有很大提升空间，比如提高分布式训练运行的峰值 MFU。

总体而言，关于 Transformer 模型未来是否会更便宜，大家看法不一。有人坚信会更便宜，也有人认为虽然会降价，但随着模型变得更强大，成本可能又会上升。这一话题仍在持续讨论中，未来走向有待进一步观察。