原贴链接

HuggingFace可以将Llama 3.1 8B转换为与BITNET等效的模型，其性能与Llama 1和Llama 2相当~

链接: https://huggingface.co/blog/1_58_llm_extreme_quantization

讨论总结

本次讨论主要围绕Llama 8B模型在Bitnet中的应用展开，涵盖了模型训练、量化、性能评估等技术细节。讨论中，参与者对HuggingFace将Llama 3.1 8B模型转换为Bitnet等效模型的技术表示了兴趣和期待，同时也提出了一些质疑和改进建议。此外，讨论还涉及学术透明度和信息共享的重要性，呼吁学术界更多地分享失败的研究，以提高整体研究效率。总体而言，讨论氛围较为积极，参与者对技术进步持乐观态度，但也存在一些对数据准确性和模型性能的担忧。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.1 8B模型在Bitnet中的量化转换是一项技术成就
    • 支持理由：尽管量化后的模型在困惑度方面的变化不显著，但这是一项重要的技术进步。
    • 反对声音：有评论者认为困惑度变化不显著，感到失望。
  2. 🔥 学术界应更多地分享失败的研究
    • 正方观点：分享失败的研究有助于其他研究者避免重复错误，提高研究效率。
    • 反方观点：学术界与企业界在信息共享上有不同的策略，企业往往更注重商业竞争优势。
  3. 💡 Bitnet必须从零开始训练，以获得与bf16相当的完整性能
    • 解释：直接转换可能无法达到预期效果，需要从头开始训练。
  4. 👀 HuggingFace在Apache许可的模型上尝试这一技术转换
    • 解释：建议选择一个更大的模型，如34b，进行实验。
  5. 🤔 Llama 8B模型在BITNETS中的应用需要有人从头开始训练
    • 解释：尽管在理论上是可行的，但需要从头开始训练模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 For sure. There needs to be more incentive for publishing "this didn’t work" research.”
    • 亮点：强调了学术界需要更多激励机制来鼓励分享失败的研究。
  2. “🤔 Bitnet must be trained from the ground this way to obtain full performance like bf16.”
    • 亮点：指出了Bitnet模型需要从头开始训练以获得最佳性能。
  3. “👀 Hope they try this on an Apache licensed model… and a bigger one… like 34b”
    • 亮点：表达了对技术转换在更大模型上进行实验的期待。
  4. “😂 Sounds incredible. How do I run this thing in LM Studio?”
    • 亮点：对HuggingFace的技术能力表示惊叹，并询问如何在自己的环境中运行模型。
  5. “🤔 Bitnet works in theory IF someone will train such a model from the ground this way.”
    • 亮点：质疑是否有人已经以这种方式构建了Llama 3。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对技术进步持乐观态度，但也存在一些对数据准确性和模型性能的担忧。主要分歧点在于学术透明度和信息共享的重要性，以及Bitnet模型训练的具体方法。可能的原因包括学术界与企业界在信息共享上的不同策略，以及技术实现上的挑战。

趋势与预测

  • 新兴话题：学术界对失败研究的分享和激励机制的讨论可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：技术转换和模型训练方法的改进将对机器学习领域产生深远影响，特别是在模型性能和资源利用方面。

详细内容：

标题：关于将 Llama 3.1 8B 转换为 BitNet 的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于将 HuggingFace 的 Llama 3.1 8B 转换为 BitNet 等价模型的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖中提到了相关链接：https://huggingface.co/blog/1_58_llm_extreme_quantization ，引发了大家对于这一技术转换的热烈讨论。

讨论的焦点集中在该转换的效果、实际应用以及学术研究中的相关问题。有人认为，应该有更多激励机制来鼓励发表“这种方法不起作用”的研究成果，因为在学术领域，很多人会浪费时间尝试相同的错误方法，而没有人将其公布出来。还有人指出，由于在统计学中无法证明否定性假设，所以这类失败的实验很难被接受发表。

例如，有用户分享道：“作为一名在学术研究领域工作多年的人，我深知 p-hacking 现象对研究结果可重复性的影响。在心理学等领域，由于这种现象，估计超过一半的研究成果都无法被重现。”

对于将 Llama 3.1 8B 转换为 BitNet 的效果，观点不一。有人觉得虽然是一项技术成就，但变化的复杂度与量化到类似的 BPW 相比没有显著差异，这有点令人失望。但也有人认为，之前甚至没有转换的途径，能做到这一步已经很令人钦佩，或许后续研究能进一步减小复杂度的变化。还有用户提出，应该将其与类似或稍大尺寸的模型进行比较，比如最好的 2bpw Llama 3 8b 甚至 3bpw 的模型，而不是全精度的模型。

关于 BitNet 的训练方式，有人认为必须从头开始训练才能获得完整性能，转换是不行的；但也有人认为通过一定的微调可以恢复部分性能。

这场讨论反映了大家对于新技术的关注和思考，同时也揭示了学术研究和实际应用中存在的一些问题和挑战。但究竟如何更好地推动技术发展，实现更有效的模型转换和应用，仍有待进一步的探索和研究。