原贴链接

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讨论总结

原帖分享了LolCATS的集合链接，其中包含不同型号的线性化Llama模型。评论内容包括对模型MMLU性能下降的讨论、对线性化模型实用性应用的质疑、关于LolCATS集合是否包含猫的询问、对LoLCATS项目功能的疑惑及解答、LolCATS推理代码的分享等，整体是关于LolCATS项目的技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 指出MMLU的性能下降幅度较大。
    • 支持理由：列举了Llama 405B从83降到72.2的数据。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 质疑特定性能的线性化模型的实用性应用。
    • 正方观点：405B线性化模型性能类似20B模型、70B线性化模型性能类似8B模型，实用性不明。
    • 反方观点：无
  3. 💡 认为在长文本等任务下若能接受性能下降则可能有用。
    • 支持理由：在长文本、大海捞针、少样本任务等情况下若能接受性能下降可发挥作用。
    • 反对声音：无
  4. 🤔 对长文本性能是否测试表示怀疑。
    • 解释：在有人提出长文本等任务下若能接受性能下降则有用后，追问是否测试了长文本性能。
  5. 👀 认为线性化情况下MMLU转换中的下降幅度还算不错。
    • 解释：如果是线性化，MMLU转换中的下降幅度在这种情况下相对而言是可以接受的。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas：MMLU hit is pretty big.”
    • 亮点：直接指出MMLU的打击（性能下降）比较大，简洁明了。
  2. “🤔 underlines：for long context, needle in a haystack, few shot tasks etc surely useful if you can live with the performance hit.”
    • 亮点：提出在一些任务下如果能接受性能下降则线性化模型有用的观点。
  3. “👀 Midaychi：You’re looking at it wrong. If it’s actually linearized then only a mmlu drop of that much in the conversion is fairly impressive.”
    • 亮点：从不同角度看待线性化时MMLU下降幅度的问题。

情感分析

总体情感倾向偏中性，主要分歧点在于线性化模型的实用性，可能的原因是对模型性能下降幅度与实际应用场景之间的权衡存在不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：无明显新兴话题，但对LoLCATS项目功能的深入理解可能会继续引发讨论。
  • 潜在影响：如果能够解决性能下降与实用性之间的平衡问题，可能会对相关的人工智能模型应用产生积极影响。

详细内容：

《关于 LoLCATS 的热门讨论》

最近，Reddit 上有一个关于“LoLCATS - a hazyresearch Collection (of Linearized Llama 3.1 models 8B, 70B, and 405B)”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关的链接：https://huggingface.co/collections/hazyresearch/lolcats-670ca4341699355b61238c37 ，获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 LoLCATS 模型的性能和应用方面。有人提出，Llama 405B 模型在某些方面的表现类似于 20B 模型，而 70B 线性化模型的性能则类似于 8B 模型，思考其在实际应用中的可行性。比如，对于长上下文、大海捞针、少样本任务等，若能接受性能的下降，或许是有用的。但也有人质疑是否测试了长上下文的性能，担心其可能有所退化。

有人认为，如果确实是线性化的，在转换中只有这样的 MMLU 下降幅度是相当令人印象深刻的。线性注意力在 VRAM 节省方面有很大的潜力。不过，对于如何使用这些模型还不太清楚。还有人好奇它是否包含猫。

有用户分享道：“它把二次注意力换成了线性的，这应该能提高在大上下文长度下的推理性能，特别是如果没有 flash-attn 的情况下。”还有用户在阅读了 GitHub 仓库后表示仍不太理解其作用，并寻求像 5 岁孩子能听懂那样的解释，之后有人回复说它把二次注意力换成了线性的。

此外，有人提供了相关的研究论文和新闻文章的链接：https://www.reddit.com/r/machinelearningnews/comments/1g3ra2m/stanford_researchers_propose_lolcats_a_cutting/ ，以及推理代码的链接：https://github.com/HazyResearch/lolcats/tree/lolcats-scaled/demos/ 。

在这场讨论中，大家对于 LoLCATS 模型的性能、应用和理解存在诸多争议和疑问，同时也在努力寻求更清晰的认识和答案。