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我在研究购买GPU时遇到了这个项目。虽然我不太理解量化，但我知道我们减少了用于表示每个节点的位数。每降低一个级别，我们会损失智能但会提高速度。但是1位模型怎么会有用呢？我们也许能在与Q4 14B相同的硬件上使用1位70B，但14B难道不仍然会胜过70B吗？但每个人似乎都对此很兴奋，难道不是这样吗？问题在哪里呢？

讨论总结

这是一个关于BitNet的技术讨论。主要探讨了BitNet的技术原理、性能表现、能耗情况以及在不同硬件和模型中的应用前景等内容。大家从多个角度分析了BitNet的优缺点，既有对其发展潜力的看好，也有对其存在问题的担忧，整体氛围是理性的技术交流。

主要观点

  1. 👍 三元结构在特定硬件上有优势，但面临模型训练与硬件发展的矛盾。
    • 支持理由：特定硬件上三元结构可摆脱耗能乘法器用加法器，但没有硬件优势就没市场需求，没有市场需求就没人做硬件。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 BitNet的主要问题是缺少为其构建的模型。
    • 正方观点：目前很少有模型在构建时考虑到BitNet，需要等待主要模型创建者重新构建。
    • 反方观点：无
  3. 💡 BitNet模型在能耗方面相比传统模型优势不明显。
    • 解释：GPU能耗主要在数据传输等方面，BitNet模型要达到相同性能需更多参数，在专用硬件上减少能耗优势不明显。
  4. 💡 BitNet对非GPU / NPU系统可能有用。
    • 解释：在未来有更好模型可供测试时，在非GPU / NPU系统中会非常有用。
  5. 💡 1位模型质量不如4位模型。
    • 解释：从实际测试结果看，1位模型在手机或桌面级机器上运行效果不佳，不能取代4位量化模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 sdmat：Ternary is interesting because you can get rid of area and power hungry multipliers and use dirt cheap adders.”
    • 亮点：指出三元结构的优势在于可降低能耗和成本。
  2. “🤔 privacyparachute：Since Llama.cpp already supports BitNet models, you could argue that the chicken already exists.”
    • 亮点：以Llama.cpp支持BitNet模型为例，暗示BitNet有发展的基础。
  3. “👀 grc_crypto：The main catch right now is that few models have been trained with BitNet in mind, so we’ll have to wait for the major model creators to build one from scratch with BitNet in mind.”
    • 亮点：明确指出BitNet目前的主要问题是缺乏针对其构建的模型。

情感分析

总体情感倾向较为中立，主要分歧点在于BitNet的性能、能耗优势以及发展前景等方面。可能的原因是大家从不同的技术角度和应用场景出发，对BitNet的理解和预期不同。例如从能耗角度看，有人认为在特定硬件上有优势，有人则认为相比传统模型优势不大；对于模型性能，有人看好其规模优势，也有人认为其质量不如其他模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于BitNet是否能在嵌入式空间得到应用以及如何解决模型转换计算量大的问题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果BitNet在能耗方面能有更大突破，可能会对数据中心、边缘设备等领域的硬件需求和能耗产生影响；若能解决模型构建少的问题，可能会改变模型架构的选择格局。

详细内容：

标题：关于 BitNet 的热门讨论：优势与困境

最近，Reddit 上有一个关于“BitNet”的热烈讨论，吸引了众多网友的关注。原帖提出了在研究购买 GPU 时接触到 BitNet 项目的经历，并对其性能和实用性产生了疑问，比如 1 位模型如何具有可用性，以及低精度模型与更高精度模型的性能比较等。该帖子获得了大量的点赞和评论，引发了广泛的讨论。

讨论的焦点主要集中在 BitNet 的性能、应用场景、训练成本以及与现有技术的比较等方面。

有人认为，Ternary 很有趣，因为可以用便宜的加法器替代耗能的乘法器，若有硬件优化会表现出色，但面临鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。也有人指出，BitNet 模型要达到相同性能需要更多参数，在专用硬件上虽能降低 30 - 50%的功耗，但容易被工艺技术和工程努力抵消。还有人表示，在边缘设备中，由于通常以单一批次运行，乘数功耗可能不太重要。

有用户提到，Llama.cpp 已支持 BitNet 模型，微软也对其进行了优化，这意味着有人在探索。但也有人认为，目前很少有模型是针对 BitNet 训练的，还需等待大型模型创作者从零开始构建。

有人指出，BitNet 转换大型模型的计算成本高，公司可能更倾向于推进新的迭代。也有人表示，测试过的 BitNet 模型质量不如 4 位模型，在尺寸上可能也没有明显优势。

对于 BitNet，目前存在的争议点在于其实际性能是否能达到预期，以及在不同应用场景中的适用性。共识在于，BitNet 在特定硬件上有节能优势，但面临诸多技术和应用上的挑战。特别有见地的观点如，有人认为行业在选择技术时存在惯性和群体思维。

总之，关于 BitNet 的讨论展示了技术发展中的不确定性和复杂性，也让我们对其未来发展充满期待和思考。