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嘿，r/LocalLLama！我在这里遇到了一个兔子洞，需要你们的集体智慧。出于好奇（也许是咖啡因引发的灵感），我一直在尝试将微软的Phi-3.5转变为包含RetNet元素的字节级模型，包括用于高效推理的类似RNN的模式。在我深入这条道路之前，我很想知道你们的想法，看看我是否有所发现，还是只是在追逐风车。以下是我目前拼凑的内容：

  1. 字节级处理：RetNPhi直接在原始字节序列上运行。这意味着它可以处理任何文件类型，而不仅仅是文本！
  2. RetNet集成：我结合了RetNet的多尺度指数衰减和组归一化。这有助于更有效地建模长程依赖关系。
  3. 循环推理模式：这对于本地部署来说非常有趣。该模型具有一种循环推理模式，其中缓存不会随序列长度增长。这使得它在消费级硬件上生成长序列时更加节省内存。
  4. 最小微调：大部分原始Phi-3.5的权重保持不变。我只微调了后层归一化、第一个令牌嵌入层，并对自注意力输出投影（o_proj）应用了LoRA。
  5. 微小训练数据：令人惊讶的是，仅用Tiny Shakespeare中的64行进行训练，它就能生成连贯的文本！
text
输入：first citi
输出：zen:
you are all resolved rather to die than to fam

我认为这种极其快速的适应暗示着一些有趣的东西。尽管原始的Phi-3.5是在词令牌上训练的，但似乎权重包含了一些更高层次的语言抽象。通过保留大部分Phi-3.5的架构和权重，RetNPhi似乎利用了这种抽象理解，使其能够仅从少数样本中学习处理字节级输入。就像我们给语言学家一个新的字母表，他们已经在写诗了。

我认为这种方法对于创建更高效、可在本地运行的语言模型非常有前景。字节级处理开启了有趣的可能性，而循环推理模式可能是消费级硬件运行这些模型的游戏规则改变者。

你们怎么看？我很想听听你们的想法！

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参考资料：

讨论总结

RetNPhi模型是一个结合了微软Phi-3.5和RetNet结构的新型语言模型，旨在实现字节级语言建模。社区对该模型的创新性和潜在应用表示了极大的兴趣和期待。主要讨论点包括模型的字节级处理能力、高效的推理模式、以及在不同领域的应用前景。评论者们对模型的快速适应性和在极少数据上的表现给予了高度评价，同时也提出了关于模型测试、数据需求和未来发展的疑问和建议。

主要观点

  1. 👍 字节级处理
    • 支持理由：RetNPhi能够直接处理原始字节序列，适用于任何文件类型。
    • 反对声音：暂无
  2. 🔥 高效推理模式
    • 正方观点：模型具有循环推理模式，使得在生成长序列时更加内存高效。
    • 反方观点：暂无
  3. 💡 模型创新
    • 解释：结合了RetNet的多尺度指数衰减和组归一化，提高了长距离依赖的建模效率。
  4. 🚀 潜在应用
    • 解释：模型可能在逆向工程、安全分析、游戏开发等领域有重要应用。
  5. 🌟 字节级标记化
    • 解释：字节级标记化是一个有前途的方向，可能比现有的标记化方法更有效。

金句与有趣评论

  1. “😂 So basically it doesn’t even have to have tokens, it works with raw character sequences in the end?”
    • 亮点：评论者对模型的字节级处理能力表示惊讶。
  2. “🤔 You just gave us the key to super-intelligence.”
    • 亮点：评论者认为模型的创新可能开启智能的新纪元。
  3. “👀 Damn, this means you could give it literally anything and it could process it.”
    • 亮点：评论者对模型的广泛适用性表示赞叹。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，社区对RetNPhi模型的创新性和潜在应用表示了极大的兴趣和期待。主要分歧点在于模型的具体应用和数据需求，但大多数评论者对模型的未来发展持乐观态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：字节级处理和高效推理模式可能成为未来语言模型发展的新趋势。
  • 潜在影响：RetNPhi模型可能在多个领域带来革命性的变化，特别是在需要高效处理大量数据的场景中。

详细内容：

标题：创新的字节级语言模型RetNPhi在Reddit引发热烈讨论

在Reddit的r/LocalLLama板块，一位名为JosefAlbers05的用户分享了其关于RetNPhi的研究成果，该帖迅速引起了众多网友的关注，获得了大量的点赞和评论。

原帖中，JosefAlbers05介绍了RetNPhi的主要特点，这是一种将微软的Phi-3.5转变为字节级模型并融合RetNet元素的尝试，包括用于高效推理的RNN模式等。

帖子引发了多方面的讨论。有人认为这种字节级处理方式无需依赖传统的令牌，能够处理包括文本、图像、音频等任何文件类型，是一种非常通用且有趣的解决方案。但也有人担心，如果处理的不是能进行有损压缩的格式，生成的文件可能无法被大多数程序正确运行。

有用户分享道：“我做可执行二进制文件和共享库的逆向工程和安全分析。如果我有一个可以微调以理解我们感兴趣的安全漏洞类别的字节级模型……哇。”还有用户提到，这种模型训练成本低，在M1 mac上仅需4-5分钟，花费可能只有几美分。

有人指出，纯字节级语言模型能够提供大量的测试数据和验证方式。更有用户大胆畅想，这种模型可以输出二进制制品，不再受令牌不准确的限制，具有巨大的潜力。甚至有人认为这是通往超级智能的关键。

也有用户提出了一些疑问和思考，比如如何测试模型，是否能将这种方法应用于非文本数据，以及如何进一步优化模型等。

关于RetNPhi的未来发展，有人期待看到更多令人兴奋的结果，也有人询问作者是否会撰写博客或论文来分享更多细节。

总体而言，这次关于RetNPhi的讨论展现了大家对字节级语言模型的浓厚兴趣和期待，同时也揭示了其面临的挑战和可能的发展方向。未来，我们将拭目以待它能否在人工智能研究领域带来更多突破。