原贴链接

这是一个指向微软BitNet项目的GitHub链接：https://github.com/microsoft/BitNet，未发现更多相关内容的描述。

讨论总结

这个讨论围绕BitNet - 1 - bit LLMs的推理框架展开，涉及多个技术方面的话题，包括性能比较、模型训练、推理能力等。评论者们对BitNet既有期待和支持，也有质疑和不满，总体氛围是充满技术探讨的氛围。

主要观点

  1. 👍 BitNet的bitnet.cpp是1 - bit LLMs的官方推理框架并在CPU上有较好的推理性能表现。
    • 支持理由：文档中有相关性能数据的介绍。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对BitNet声称比llama.cpp速度提升显著存疑并提出比较对象的疑问。
    • 正方观点：不同环境下运行速度不同，数据可能受设备影响。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 1 - bit LLMs可能需要从头开始训练。
    • 解释：有观点认为Bitnet是完全不同的概念，从浮点模型转换效果不佳。
  4. 💡 若能在普通桌面CPU运行大模型，可能迎来新黄金时代。
    • 解释：大模型在普通CPU运行将带来新发展。
  5. 💡 对BitNet项目在CPU上运行速度是否可接受存疑。
    • 解释：目前还不能确定BitNet是否能达到要求。

金句与有趣评论

  1. “😂 kif88: Couldn’t resist.”
    • 亮点：表达对分享内容有参与的冲动，简短而直接。
  2. “🤔 Chordless：The speedups claimed over llama.cpp are very significant. Are they comparing to running a 1.56b model in llama.cpp as well? Or are they comparing the speed of a Q8 quant in llama.cpp with 1.56b quant in bitnet.cpp?”
    • 亮点：对速度提升的比较对象提出疑问，是很关键的技术探讨点。
  3. “👀 Leather jacket man in shambles. If we can actually run 100B+ b1.58 models on modest desktop CPUs, we might be in for a new golden age.”
    • 亮点：提出了一个关于大模型运行在普通CPU上的美好展望。

情感分析

总体情感倾向是复杂的，既有积极看好BitNet可能带来变革的一方，也有质疑其性能、存在性等方面的一方。主要分歧点在于对BitNet技术能力的不同看法，可能的原因是大家对BitNet的技术原理、性能数据的理解和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：1 - bit模型运算方式以及1.58位概念等技术细节可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果BitNet的性能和潜力如部分人期待的那样，可能会对自然语言处理领域以及模型推理的发展方向产生影响。

详细内容：

《Reddit 热议：BitNet - 1 位低精度语言模型推理框架》

近日，Reddit 上关于微软推出的 BitNet 这一 1 位低精度语言模型推理框架的讨论十分热烈。原帖https://github.com/microsoft/BitNet 发布后，吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对是否真有 100B 模型存在表示怀疑，也有人认为可以通过未训练的模型进行推理测试。关于与 llama3.2 3b 的比较，有人认为 BitNet 明显更差，因为需要从头训练。还有人探讨了能否将现有模型量化为 1 位并继续训练，以及 BitNet 模型训练成本和时间等问题。

有用户分享道：“我很好奇这与 TQ1_0 和 TQ2_0 的比较情况，特别是与 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8151 中的情况相比。但他们的图表中，每个 llama.cpp 模型只有一个值，所以我认为不是这些类型。”

也有人提到：“从他们在 M2 Ultra 上测量的数字来看，llama.cpp 据说在 28.31 tok/s 运行一个 3.8B 模型，而在 https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp/pull/13 中测量的 M2 Max 上的 3.9B TQ2_0 模型在 ≈51 tok/s 运行。”

对于 BitNet 的性能提升，看法不一。有人认为速度提升显著，但也有人认为在 Metal 上的查找表类型的性能不够出色。有人认为尽管目前还不确定 BitNet 模型的实际效果，但随着技术发展，其有可能带来变革。也有人担心 100B 的 BitNet 模型会影响 GPU 和 API 服务的消费者兴趣。

关于训练时间和成本，有人计算大概需要 30 倍的 H100 持续 3 个月，成本约 129,600 美元。但也有人认为训练 BitNet 模型并不一定比其他模型节省时间。

对于 1 位模型的原理，有人解释 BitNet 实际是 1.58 位的三元模型，而非单纯的 1 位。

总之，关于 BitNet 的讨论反映了大家对这一新技术的期待和担忧，其未来的发展和实际应用效果仍有待观察。