原贴链接

https://github.com/grctest/FastAPI-BitNet

讨论总结

这是关于FastAPI - BitNet项目的讨论。grc_crypto对项目进行介绍，包括其与Electron - BitNet功能相似且可通过REST API提供功能等优势。然而Healthy - Nebula - 3603表达对Bitnet的厌烦，认为不存在真正的大型Bitnet模型，随后其他用户就Bitnet模型的发展状况、性能等展开讨论，既有支持也有反对的声音，整体氛围较有争议。

主要观点

  1. 👍 FastAPI - BitNet与Electron - BitNet功能相似并通过REST API提供功能
    • 支持理由：grc_crypto介绍项目时明确提到这点。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不存在真正的大型Bitnet模型
    • 正方观点：Healthy - Nebula - 3603根据自己的认知认为没有看到真正的大型Bitnet模型。
    • 反方观点：grc_crypto给出了一些可能的模型相关链接。
  3. 💡 Bitnet模型面临先有鸡还是先有蛋的发展困境
    • 解释：marathon664指出没有好的模型就不会被采用，而没有工具和格式支持成熟也没人去做这个模型。
  4. 🤔 根据性能对比表格，若1bitLLM是Bitnet模型且从头训练，结果不如fp16则Bitnet失败
    • 解释：Healthy - Nebula - 3603根据表格数据得出该结论。
    • 反对声音：grc_crypto认为BitNet主要改进是效率和标记速度，不应仅因初始结果就否定它。
  5. 😒 小的Bitnet模型虽然速度可能快但质量不高就没有意义
    • 解释：Healthy - Nebula - 3603认为质量不高速度快没意义。

金句与有趣评论

  1. “😂 I am fed up with hearing about Bitnet.”
    • 亮点：直接表达对Bitnet的厌烦情绪。
  2. “🤔 Chicken and egg scenario. Adoption won’t happen till a good ~72b/20gb model exists, and no one is making that model until tooling and format support reaches some degree of maturity.”
    • 亮点：形象地指出Bitnet模型发展的先有鸡还是先有蛋的情况。
  3. “👀 BitNet’s main improvement is efficiency and token speed, I’m not concerned by these benchmarks given how early this tech is.”
    • 亮点：从不同角度看待Bitnet的性能，强调不应因早期结果否定它。

情感分析

总体情感倾向为中性偏负面。主要分歧点在于Bitnet模型是否有价值，是否存在真正的Bitnet模型等。可能的原因是不同用户对Bitnet的了解程度、期望和评价标准不同。Healthy - Nebula - 3603较为负面看待Bitnet，而grc_crypto相对积极一些。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Bitnet模型的效率和质量如何平衡可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Bitnet模型发展起来可能会对相关的研究统计数据收集等有积极影响，如果被否定则可能影响到相关技术在这方面的探索。

详细内容：

标题：关于 FastAPI-BitNet 项目的激烈讨论

在 Reddit 上，一个名为“New project: FastAPI-BitNet - Running Microsoft’s BitNet via FastAPI, Uvicorn & Docker!”的帖子引发了众多关注。该帖获得了大量的讨论，评论数众多。

帖子主要介绍了通过 FastAPI、Uvicorn 和 Docker 运行微软的 BitNet，并提供了相关的链接，如 https://github.com/grctest/FastAPI-BitNet 。讨论的核心围绕着 BitNet 模型的真实性、性能以及发展前景展开。

在讨论中，有人认为它类似于其他项目，但通过 REST API 提供了更便捷的交互方式，应能使收集 BitNet 研究的统计数据变得更容易。然而，也有人对此表示不满，如有人称“BitNet 尚未得到证明，加上电子方面的问题令人反感”，还有人表示已经厌倦听到关于 BitNet 的消息，认为目前根本没有真正的 BitNet 模型。

有人指出在模型成熟之前，采用率不会提高，除非微软自己来做。而另有人提供了一些相关的链接，如 https://github.com/microsoft/BitNet?tab=readme-ov-file#supported-models 、 https://github.com/microsoft/unilm/blob/master/bitnet/The-Era-of-1-bit-LLMs__Training_Tips_Code_FAQ.pdf 、 https://huggingface.co/1bitLLM ，并认为“1bitLLM”的模型是从零训练的。但有人反驳说那些都不是真正的 BitNet 模型，只是经过微调的。还有人通过一张展示不同模型性能指标的表格进行分析，认为按照表格中的数据，FP16 的结果比 BitNet 好，意味着 BitNet 是失败的。不过也有人认为 BitNet 的主要改进在于效率和令牌速度，早期的用户创建模型结果不能完全否定其未来，尤其是在 LLM 领域发展迅速的情况下，不需要强大的 GPU 是一个重要卖点。

这场讨论反映了人们对于 BitNet 模型的不同看法和期待。究竟 BitNet 能否在未来证明自己的价值，为行业带来真正的突破，还需要时间来检验。