我们不能一直等着大公司一点一点地开放权重。他们会切断我们的资源，会限制我们，还会对有价值的东西收费。我们必须联合起来，把我们的GPU整合起来做更大的事！这是可以做到的！
讨论总结
原帖倡导SETI分布式家庭训练，认为不应依赖大型公司。评论者从多个角度进行讨论，包括技术层面的挑战（如普通用户网络速度限制、分布式推理未完善、延迟问题等）、资源相关（大型公司GPU及互联优势、个人算力贡献等）、项目情况（开源LLM领域项目被忽视且混乱、已有SETI相关项目尝试）以及一些特殊观点（如利用区块链训练、训练的激励问题、原帖描述阅读体验差等），整体氛围有赞同也有反对。
主要观点
- 👍 大型公司在GPU及互联速度方面具有优势，限制了普通用户的分布式训练
- 支持理由：大型公司不仅有快速GPU，且互联速度快，普通用户网络上传速度低
- 反对声音：无
- 🔥 SETI分布式家庭训练存在技术挑战
- 正方观点：如网络速度、分布式推理不完善、延迟影响等方面存在问题
- 反方观点：可以采用强化学习等方式解决部分问题
- 💡 开源LLM领域存在问题
- 存在大量被忽视项目且整个领域混乱
- 🤔 分布式训练计算问题解决后仍存在其他问题
- 例如训练内容决策、数据有效性验证等
- 😎 SETI分布式家庭训练存在激励问题
- 分布式努力需回报，为人类利益合作不可持续，个人是自私的
金句与有趣评论
- “😂 我读那个描述的时候死了，然后复活了自己，然后又死了……”
- 亮点：形象地表达出原帖描述难以阅读
- “🤔 Challenge is the big guys have not only fast GPUs but ridiculously fast interconnect between them.”
- 亮点：指出大型公司在GPU和互联速度方面的优势
- “👀 my 3090 doesn’t help with my shit 50mbps uplink.”
- 亮点：表明普通用户即使有好的GPU，网络上传速度也会限制分布式训练
- “😏 We must bound together and pool our GPU into something bigger!”
- 亮点：原帖呼吁大家联合起来进行分布式训练
- “💡 https://petals.dev/"
- 亮点：为开源LLM领域提供了一个可参考的网址
情感分析
总体情感倾向为中性偏质疑。主要分歧点在于SETI分布式家庭训练的可行性和必要性。可能的原因是原帖提出的概念比较新颖，大家从不同角度（技术、资源、人性等）进行思考，从而产生不同看法。
趋势与预测
- 新兴话题：可能会进一步探讨如何构建适合SETI分布式家庭训练的架构，以及如何解决激励问题。
- 潜在影响：如果能够成功解决相关技术和激励问题，可能会对SETI项目以及分布式计算在家庭中的应用产生推动作用，改变人们对资源整合利用的观念。
详细内容：
标题：关于在家进行 SETI 分布式训练的热门讨论
最近，Reddit 上有一个引人瞩目的帖子“Guys we NEED a SETI distributed training at home stat!”引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，评论数众多。
帖子主要提出不能一味等待大公司提供开放资源，而是要大家团结起来，将各自的 GPU 集中用于更有意义的事情。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，大型企业不仅拥有快速的 GPU，而且它们之间的互联速度也快得惊人，而在家训练面临上传带宽的限制。例如，有人说：“作为一名在相关领域工作的人员，我的 3090 显卡却受限于我那 50Mbps 的上行链路。” 还有人分享了相关的链接，如https://petals.dev/ ，并表示开源 LLM 领域存在项目繁多但无人关注的问题。 也有人认为即使解决了分布式训练的计算问题，还存在诸如谁来决定训练内容、人们为何贡献算力、如何验证反馈数据有效性等一系列问题。但也有人表示，如果能实现分布式训练，自己愿意贡献算力，比如有人说：“如果你能做到，我们会贡献计算能力。” 有人提到 BOINC 能否用于此目的，还有人分享了相关的论文和报告链接。
对于分布式训练，存在不同的观点。有人认为区块链会极大地拖慢进度，因为在没有中央权威机构的情况下验证每笔交易引入了大量冗余和浪费。但也有人认为比特币的算力是有价值的，因为它能保证网络安全和创造新的价值。
总体来说，关于在家进行 SETI 分布式训练的讨论十分热烈且观点多样，既有技术层面的探讨，也有关于激励机制和价值的思考。虽然实现这一目标面临诸多挑战，但大家都在积极地出谋划策，期待未来能有新的突破。
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