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文章链接：https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2024 - 10 - 14 - lolcats - p1，无更多具体内容可翻译

讨论总结

这是一个关于LolCats技术线性化LLMs的讨论。大家从多个角度探讨该技术，如是否已在某些模型（如llama3.1、llama3.2）上应用，技术的首次使用情况，应用方式对模型各方面的影响，模型转换后的运行效果、VRAM需求、并行会话数量和训练速度等，讨论热度较低，整体氛围比较理性、客观。

主要观点

  1. 👍 询问llama3.1是否已被用于相关操作
    • 支持理由：想尝试在llama3.1上进行相关操作。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 此技术不是首次被应用
    • 正方观点：给出之前应用该技术的论文链接。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对模型应用方式存在疑问
    • 解释：不清楚是应用lora还是合并到模型中，以及如何应用到特定模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 AIEchoesHumanity：Has anyone done this on llama3.1 yet? I would love to play around with it.”
    • 亮点：表达出对在llama3.1上尝试该技术的强烈兴趣。
  2. “🤔 This is not the first use of the tech: https://arxiv.org/pdf/2006.16236”
    • 亮点：提供了关于该技术并非首次使用的证据。
  3. “👀 M34L: These won’t necessarily run an erotic roleplay faster on your 3060 or whatever because the bottleneck is pretty much always just churning the parameters through memory, but it can drastically increase the amount of parallel sessions you can squeeze through at the same time.”
    • 亮点：具体解释了模型转换后的运行效果与设备瓶颈的关系以及对并行会话数量的影响。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点较少，大家更多是在提问和分享信息。可能的原因是这个话题比较专业、技术向，参与者更关注技术本身的情况，没有太多主观情绪的介入。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何在不同场景下优化该技术应用的讨论。
  • 潜在影响：如果技术成熟，可能会对LLMs的应用效率产生积极影响，如在模型训练和运行方面。

详细内容：

标题：关于 Linearizing LLMs with LoLCATs 的热门讨论

近日，Reddit 上出现了一个关于“Linearizing LLMs with LoLCATs: Linearizing Attention on Existing Models with Barely Any Training”的热门帖子，引起了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子获得了大量的点赞和评论。

帖子主要围绕着对这项技术在不同模型上的应用以及其效果展开。有人好奇是否在 llama3.1 上已经有人尝试过，也有人询问是否适用于多模态模型如 llama3.2。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 技术在不同模型上的应用：有人提到在论文中描述了如何在 llama 3.1 8b、70B 和 405B 上应用。
  • 资源价值的扩展：有用户表示这并非该技术的首次使用，但它是一种扩展模型资源价值的简单方式。
  • 实际应用的方法：有人疑惑是像 lora 那样应用，还是与模型进行合并，以及如何应用到模型上，比如是否能加快提示处理速度，减少内存占用等。
  • 运行和效果：有人提出它能使训练和微调所需资源减少，运行速度加快，还能在某些情况下使进一步的训练更快。但也有人质疑在特定硬件上是否能降低 VRAM 要求以及能降低多少。

例如，有用户分享道：“在论文中描述了如何在 llama 3.1 8b、70B 和 405B 上应用。”还有用户说：“它能将 softmax 转化为线性的东西，计算效率大大提高，这使得训练和微调需要更少的资源，所以运行速度应该会更快。”

在讨论中，大家对于技术的应用方式和效果存在一定的共识，认为它有可能提升模型的效率和性能。但在具体的应用细节和对不同硬件的适应性方面仍存在争议。

特别有见地的观点如将模型转化为类似 MAMBA ，能增加并行会话数量，能在不考虑上下文长度的情况下保持恒定内存，还可能在某些情况下加快后续训练。

然而，对于一些关键问题，如在特定模型上的具体应用步骤和效果，还需要更多的实践和探索来明确。