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这是我们在9天内创建一个超越OpenELM和Phi的LLM所使用的代码。我们的代码基于Lightning框架，并结合了TinyLlama的优化，实现了更快的吞吐量（约99.6%的GPU利用率）。

代码链接: https://github.com/pints-ai/1.5-Pints

讨论总结

本次讨论主要围绕一个在9天内训练出超越OpenELM和Phi的大型语言模型（LLM）的项目展开。讨论内容涵盖了代码的优化、GPU利用率、训练时间和成本等关键话题。社区成员对项目的快速训练和性能表示赞赏，并对开源社区的贡献表示感谢和支持。此外，讨论中还涉及了模型的微调、特定领域应用、硬件需求等话题，展现了社区对高性能计算和人工智能技术的浓厚兴趣。

主要观点

  1. 👍 在短时间内训练出性能优越的LLM
    • 支持理由：该项目在9天内训练出超越OpenELM和Phi的LLM，令人印象深刻。
    • 反对声音：无明显反对声音，社区普遍表示赞赏。
  2. 🔥 代码基于Lightning框架并进行了优化
    • 正方观点：实现了高GPU利用率，提高了训练效率。
    • 反方观点：无明显反方观点，社区普遍认为这是一个积极的改进。
  3. 💡 模型适用于微调代理和特定领域知识
    • 模型具有快速微调和尺寸小的特点，适用于特定领域知识和情境学习。

金句与有趣评论

  1. “😂 This is awesome! Love to see these kinds of projects!”
    • 亮点：表达了对项目的赞赏和支持，体现了社区的积极氛围。
  2. “🤔 It’s roughly half that time, so about 4-5 days.”
    • 亮点：提供了关于训练时间的具体信息，增加了讨论的实用性。
  3. “👀 Gotta have a pint while using this one.”
    • 亮点：以幽默的方式表达了对代码使用的期待，增加了讨论的趣味性。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，社区成员对项目的快速训练和性能表示赞赏。主要分歧点在于对模型实际应用和性能的进一步探讨，如微调、特定领域应用等。社区成员普遍对开源社区的贡献表示感谢和支持，展现了积极的社区氛围。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的微调和特定领域应用可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：该项目的高性能计算和优化技术可能对相关领域产生积极影响，推动人工智能技术的发展。

详细内容：

标题：9 天完成 LLM 预训练并开源代码引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于在 9 天内完成 LLM 预训练并开源代码的帖子引起了广泛关注。该帖子不仅提供了预训练所使用的代码，其链接为https://github.com/pints-ai/1.5-Pints，还介绍了此代码在 Lightning 框架基础上结合了 TinyLlama 的优化，实现了约 99.6%的 GPU 利用率，表现出色。此帖收获了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在训练时间、成本、硬件需求以及模型性能等方面。有人称赞这是很棒的项目，并好奇训练一个 8B 模型使用 8xH100 需要多久，还希望能分享更多关于参数数量和训练时间的统计数据。有人指出训练时间大概是一半，约 4 - 5 天。有人询问成本。也有人认为这看起来是微调代理的出色基础模型，快速易微调，体积小。但也有人表示，作为概念验证虽然在特定令牌数量上表现出色，但相比 Gemma 2/Phi 3.5 仍有不足，希望训练能降低到消费级 VRAM 水平。有人询问上下文长度，得到的回答是 16k。还有人询问在推理时使用 16K 上下文长度所需的硬件类型，以及训练所使用的 GPU 配置规格。回答是在 8 个 A100 80gb 上进行的训练。有人估计训练一个“Phi”等效模型大概需要 3000 美元，对使用 8x H100 的加速效果表示好奇。

在这场讨论中，大家对这一成果既有肯定和赞扬，也有基于实际应用的客观分析和期待。一方面，人们对快速高效的训练成果表示惊喜，认为这为开源社区带来了巨大价值；另一方面，也从实际需求出发，对模型的进一步优化和普及应用提出了更高的期望。这种热烈的讨论反映了大家对 LLM 技术发展的高度关注和深入思考。