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讨论总结

这个讨论围绕着JPEG压缩大型语言模型（LLM）权重这一主题展开。评论者们从不同的技术角度进行分析，包括矩阵排序、量化算法、内存查找等方面的限制，大部分人对这一想法持质疑或否定态度，但也有人认为这可能是一个创新想法，在未进行测试前不能妄下结论，整体讨论氛围较为理性和专业。

主要观点

  1. 👍 在进行并测试之前，不能判定作者属于天才还是疯狂。
    • 支持理由：很多伟大突破最初听起来像疯狂想法，不能仅凭初步想法就判断。
    • 反对声音：多数疯狂想法并非巨大突破，原作者可能只是外行推测且有拼写错误。
  2. 🔥 JPEG压缩LLM权重对小矩阵可能有用，但对大矩阵这种压缩会很快失效。
    • 正方观点：小矩阵的特性可能适合JPEG压缩。
    • 反方观点：大矩阵重新排列列无净收益，这种压缩方式不适用。
  3. 💡 没有理由认为LLM权重适合类似DCT的操作。
    • 解释：LLM权重数据与图像数据特性不同，不具备可被类似JPEG压缩利用的特性。
  4. 💡 认为JPEG压缩LLM权重是愚蠢想法。
    • 解释：模型权重值变化无常，转为图像会类似噪声，不利于JPEG压缩，且重排权重会影响运算速度。
  5. 💡 现有算法AWQ或GPTQ更适合LLM权重压缩。
    • 解释：JPEG压缩依赖图像模式，LLM权重类似噪声无2D模式，而现有算法更匹配。

金句与有趣评论

  1. “😂 silenceimpaired：The line between genius and insanity is thin, and in this case I’m not sure what side of the line the author is on.”
    • 亮点：生动地表达出对原作者提出JPEG压缩LLM权重这一想法的疑惑，不确定其是天才之举还是疯狂之举。
  2. “🤔 bromix_o：Well said! All huge breakthroughs sound like crazy ideas initially”
    • 亮点：从普遍的创新规律出发，为这个看起来有些疯狂的想法提供了一种合理性解释。
  3. “👀 a_slay_nub：I’m not sure this would make sense.”
    • 亮点：简洁地表达出对JPEG压缩LLM权重这一想法的怀疑态度。
  4. “😉 victorkin11：Let say you can compress it to save memory, but when you need to calculation, you do need to uncompressing it to use it, what the point?”
    • 亮点：从压缩节省内存但计算时需解压使用的矛盾点出发，质疑这一做法的意义。
  5. “🤨 federico_84：Why use an image compression algorithm instead of a binary compression one like LZW?”
    • 亮点：通过对比，对原帖使用JPEG压缩算法提出疑问。

情感分析

总体情感倾向是质疑和否定。主要分歧点在于是否认可JPEG压缩LLM权重这一想法的可行性。可能的原因是大家基于自己的技术知识和经验，从不同角度如LLM权重特性、JPEG压缩原理、现有算法比较等方面进行分析，从而得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：像探索使用聚类树状图顺序来研究LLM权重等新的探索性思路可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果证明JPEG压缩LLM权重不可行，可能会引导人们更专注于现有的更适合的算法研究；如果可行，则可能为LLM权重压缩开辟新的途径，提高模型在内存等方面的性能。

详细内容：

标题：关于 JPEG 压缩 LLM 权重的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Thoughts? JPEG compress your LLM weights”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了一个链接（https://pepijndevos.nl/2024/12/01/jpeg-compress-your-llm-weights.html），众多用户参与了讨论，观点各异。

讨论的焦点主要集中在 JPEG 压缩 LLM 权重这一想法的可行性和潜在问题上。有人认为这一想法介于天才与疯狂之间，比如有人说：“99.9999%的疯狂想法最终都不是重大突破。” 但也有人觉得在初始阶段所有的重大突破听起来都像疯狂的想法。

在观点分析中，部分用户指出参数重排序存在诸多问题。比如，[FullstackSensei] 认为如果同时对矩阵的列和行进行重排序，并不能实现有效的压缩，且需要无损失地压缩 U 和 V 矩阵，这在实际操作中存在困难。[theophys] 则反驳称，OP 的操作可以分别应用于每个矩阵，重排序并非问题所在。

有人提出，对于图像压缩有效的方法，在 LLM 权重压缩中可能并不适用。例如，[a_slay_nub] 表示 JPEG 压缩基于图像的模式，而 ML 模型的权重更像是噪声，不存在可被 JPEG 利用的 2D 模式。

但也有不同声音，[currentscurrents] 认为权重中绝对存在冗余，这使得其他压缩方法如量化或修剪能够发挥作用。

讨论中的共识在于，这一想法仍需进一步的实践和验证。独特的观点如[theophys] 提到可以使用聚类树状图的顺序来进行尝试。

总之，关于 JPEG 压缩 LLM 权重的讨论充满了争议和思考，各方观点都为这一话题提供了更深入的探讨方向。