原贴链接

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.20672；推文链接：https://x.com/raymin0223/status/1851216039822180759；如果目标是本地超小模型，与bitnet结合会很不错。

讨论总结

本次讨论围绕谷歌的Relaxed Recursive Transformers研究展开。参与者从研究的创新性、对人工智能发展趋势的影响、模型结构等多个方面进行了讨论，整体氛围积极且充满了对该研究的思考，既有对研究的肯定和高度评价，也有对部分相关概念的质疑。

主要观点

  1. 👍 谷歌的研究不是新想法但符合变换器工作原理
    • 支持理由：基于变换器工作原理的理解。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 人工智能的发展可能减少对强力运算的依赖
    • 正方观点：从谷歌研究看到未来人工智能发展方向的转变。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 多数人认为模型中间后层重要性低（除首尾层）
    • 解释：从模型大小和层数多寡的角度举例说明。
  4. 💡 该研究将具有极大的重要性，可与最初的transformers论文媲美
    • 解释：从对LLMs发展的意义角度出发。
  5. 💡 目前没有真正的Bitnet模型，不应再传播关于Bitnet的内容
    • 解释：从Bitnet的实际存在和有效性的角度出发。

金句与有趣评论

  1. “😂 Not a new idea at all, but it makes a lot of sense given how transformers work.”
    • 亮点：简洁点明研究的创新性问题。
  2. “🤔 IrisColt: This suggests a future where the I in AI might hinge less on brute force and more on lean, dynamic adaptability, with models capable of recalibrating themselves mid - inference.”
    • 亮点：前瞻性地指出人工智能发展的新趋势。
  3. “👀 多数人会说你的模型的后层意义较小。这排除了词汇层（第一层）和输出层（最后一层）。”
    • 亮点：对模型层重要性给出大众普遍观点。
  4. “😂 Charuru: This one will turn out to be very very important, on par with the original transformers paper.”
    • 亮点：高度评价谷歌此项研究的重要性。
  5. “🤔 我们甚至都不知道那是否真的有效。停止传播关于Bitnet的内容。”
    • 亮点：对Bitnet的质疑并给出态度。

情感分析

总体情感倾向积极，大家对谷歌的新研究多持正面态度，认为其对人工智能发展有积极意义。主要分歧点在于对Bitnet的看法，一方认为可与相关技术结合，另一方认为Bitnet本身存疑不应再传播。原因是对Bitnet的实际情况了解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：人工智能发展从强力运算到自适应能力的转变。
  • 潜在影响：如果模型规模减小成功，可能改变AI模型在硬件上的运行模式，让更多设备能运行更好的模型。

详细内容：

标题：谷歌新研究“Relaxed Recursive Transformers”引发Reddit热议

最近，Reddit上关于谷歌的一项新研究“Relaxed Recursive Transformers”的讨论十分热烈。该帖子提供了相关的链接https://arxiv.org/pdf/2410.20672 以及https://x.com/raymin0223/status/1851216039822180759 ，指出将其与bitnet相结合或许会有不错的效果。此贴获得了众多关注，引发了大量的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这并非全新的想法，但鉴于Transformers的工作原理，它具有很大的意义，比如[BalorNG]就提到，通过“Mixture of Parrots”论文的结论与递归Transformers相结合，可能会实现“更好的记忆”和“更好的推理”，并提供了相关链接https://arxiv.org/abs/2410.19034 。

也有人提出了独特的见解，像[IrisColt]表示这预示着未来AI中的“I”可能更少依赖于蛮力，而更多地依靠精益、动态的适应性，使模型能够在推理过程中重新校准自身。

还有一些有趣或引发思考的观点，比如[BalorNG]调侃说“mlscaling cultists 马上就要拿着火把和干草叉来你家了”，[laz2727]感叹“几乎就像真人一样！”

对于公司是否会高度重视模型尺寸的减小，[Business_Respect_910]提出疑问，[Durian881]则认为这很重要，因为能够在没有数据连接的边缘设备上进行推理。

对于Bitnet，有人认为它很重要，也有人像[Healthy-Nebula-3603]一样表示怀疑，认为还没有真正的Bitnet模型，不要过度宣扬。

总之，这场讨论展现了人们对于谷歌新研究的多样看法和深入思考，有人充满期待，也有人保持谨慎。未来这项研究究竟会给AI领域带来怎样的影响，还有待进一步观察。