原贴链接

（仅提供了链接：https://x.com/AIatMeta/status/1851327605716435011?t=uCwZiiCcZqPQz0O9NjLfoQ&s=19 以及模型权重的链接：https://huggingface.co/collections/facebook/layerskip - 666b25c50c8ae90e1965727a）

讨论总结

Meta发布了用于加速大型语言模型的Layer Skip，这一话题引发了技术爱好者的讨论。大家主要从技术层面进行探讨，包括将Layer Skip与其他技术（如推测性解码、混合专家模型）进行对比分析，探讨其优势之处，也有提供相关的工具链接或相似方法的参考资源，还有人对模型权重转换等提出疑惑，整体讨论氛围积极，充满技术干货的交流。

主要观点

  1. 👍 Layer Skip看起来是很好的独立解决方案。
    • 支持理由：评论者gmork_13提到去年读到推测性解码时就在思考如何更好实现类似功能，认为Layer Skip看起来是一个非常好的独立解决方案。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Layer Skip本质更接近MoE而非推测性解码。
    • 正方观点：BalorNG认为它不利用小模型，而是使用大模型的一个子集，所以本质更接近MoE。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Layer Skip比MoE好的地方在于输出不变且速度更快、不需要完全重新训练、有发展潜力。
    • 解释：Lissanro指出这些是Layer Skip比MoE好的要点，如有无该功能输出相同且速度更快等。
  4. 💡 递归专家MoE可能结合了两者优点。
    • 解释：BalorNG提出递归专家混合专家模型（recursive experts MoE）可能是Layer Skip和MoE优点的结合。
  5. 💡 Layer Skip带来的速度提升令人印象深刻。
    • 解释：pyr0kid以幽默方式表达这个技术带来速度提升很令人印象深刻。

金句与有趣评论

  1. “😂 pyr0kid：wait, so this is literally just 40k branded red paint for more speed? okay thats damn impressive”
    • 亮点：以幽默风趣的表述来形容Layer Skip带来的速度提升效果。
  2. “🤔 gmork_13：When I read about speculative decoding last year I was wondering how you’d implement it in a good way. This looks like a really good self - contained solution.”
    • 亮点：将对Layer Skip的看好与之前对推测性解码的思考相联系。
  3. “👀 Lissanro：This may be so, but the main two points that it make it better than MoE:\n\n\\- Output should be exactly the same with or without it, but just like with speculative decoding, it is faster with it\n\n\\- No retraining from scratch is necessary (converting dense model to MoE would require retraining from scratch), but this method may still require the model to be fine - tuned to some extent to take full advantage of it\n\n\\- Inference engine needs support the feature for it to it to actually work (while MoE and speculative decoding using a draft model are much more widely supported; hopefully if this new method proves to be good, it will get wider support too)”
    • 亮点：条理清晰地阐述了Layer Skip比MoE好的几个要点。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，大家基本都在从不同角度探讨Layer Skip技术本身的特性。可能的原因是这是一个比较新的技术成果发布，大家更多地关注技术本身带来的影响和意义，还处于探索和交流的阶段。

趋势与预测

  • 新兴话题：针对这种推理方法训练模型以提高性能。
  • 潜在影响：如果这种新的推理方式能够得到进一步优化和应用，可能会对大型语言模型的推理速度、性能提升等方面产生积极影响，推动相关技术在CPU推理等领域的发展。

详细内容：

《Meta 推出 Layer Skip 加速 LLMs 的创新方案引发热议》

近日，Meta 发布了名为 Layer Skip 的端到端解决方案以加速大型语言模型（LLMs），这一消息在 Reddit 上引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数不断攀升。

原帖提供了相关的内容链接，包括模型权重链接和详细介绍的网页链接，引发了关于 Layer Skip 与其他类似技术比较、其优势与局限性以及潜在应用等方面的深入探讨。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这看起来是一个很好的自包含解决方案，就像去年所思考的关于推测解码的实现方式。也有人指出，其实质上更接近 MoE 而非推测解码，因为它并非利用较小的模型，而是使用较大模型的子集。还有人阐述，其主要优点在于输出无论有无该技术都应完全相同，且使用该技术能加快速度，无需从头重新训练，但可能仍需在一定程度上微调模型以充分发挥其优势。此外，有人提到递归专家 MoE 并认为其结合了两者的优点。也有人好奇是否能针对这种推理方法专门训练模型以进一步提高性能，并且认为这可能会使其更接近 MoE。还有人认为这一技术为基于 CPU 的合理速度推理开辟了新道路。

在讨论中，各方观点存在一定的共识，即都认可 Layer Skip 技术具有一定的创新性和潜在价值。特别有见地的观点如有人指出这一技术在某种程度上是推测解码和 MoE 的混合，这种独特的见解丰富了讨论的深度。

总的来说，Meta 推出的 Layer Skip 技术在 Reddit 上引起了广泛而深入的讨论，为相关领域的发展提供了多样的思考和展望。