原贴链接

这是Nous Research的DisTrO（分布式训练框架）的链接：https://github.com/NousResearch/DisTrO

讨论总结

这个讨论围绕Nous DisTrO（分布式训练框架）的更新、DeMo论文以及新的15b模型展开。部分人分享了相关的资源链接，也有人阐述了相关概念，如“They have no moat”的三个支柱。大部分评论者表达了兴奋、赞赏等正面情感，但也有评论者提出了关于普通桌面GPU能否训练大模型的疑问，还有人好奇其对nanogpt运行的影响，整体氛围比较积极，大家从不同角度对这个事件进行了讨论。

主要观点

  1. 👍 提供Nous DisTrO相关资源链接
    • 支持理由：帮助其他关注者获取更多信息。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为“They have no moat”包含量化、合成数据和分布式训练三个支柱
    • 正方观点：在相关框架背景下对概念进行总结陈述。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对Nous DisTrO相关成果感到兴奋或赞赏
    • 解释：表现出对成果的积极态度，但未阐述具体原因。
  4. 💡 质疑普通桌面GPU能否训练大模型
    • 解释：考虑到多数人GPU大小可能存在的限制。
    • 反对声音：有人认为虽当前不可，但存在接近可行的可能。
  5. 💡 Nous DisTrO的新优化器基于快慢组件很聪明且能节省带宽
    • 解释：这种方法与其他工作有相似性且值得深入研究。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 X announcement: https://x.com/NousResearch/status/1863622813317464157 "
    • 亮点：直接提供了重要的X公告链接资源。
  2. “🤔 The three pillars of "They have no moat": -quantization -synthetic data -distributed training”
    • 亮点：清晰阐述了一个概念的三个支柱内容。
  3. “👀 schlammsuhler: This gets me very excited”
    • 亮点：简洁表达出兴奋的情感。
  4. “🤔 You are still limited by what the gpus can hold”
    • 亮点：指出了技术方面可能存在的限制。
  5. “👀 This looks like a very clever approach.”
    • 亮点：对Nous DisTrO的新优化器表示肯定。

情感分析

总体情感倾向为正面，大多数评论者表达了兴奋、赞赏等积极态度。主要分歧点在于对普通桌面GPU能否训练大模型存在不同看法，可能是因为大家对技术发展现状及潜力的认识不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Nous DisTrO与nanogpt的关联可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果分布式训练框架发展成熟，可能会对人工智能模型训练等相关领域产生推动作用，使更多人能够参与到模型训练中。

详细内容：

标题：Nous DisTrO 相关更新引发的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 Nous DisTrO（分布式训练框架）更新的帖子引发了广泛关注。该帖子不仅提供了相关链接，如 https://github.com/NousResearch/DisTrO ，还包含了一系列的关键讨论。此帖获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向集中在分布式训练框架的技术细节、应用前景以及可能面临的限制等方面。文章将要探讨的核心问题包括：普通桌面 GPU 是否能够参与大型模型训练，以及技术发展所面临的监管风险等。

在讨论中，有人认为带宽使用量低于预期，这很酷，但硬件需求可能较高。还有人指出了“他们没有护城河”的三个支柱：量化、合成数据和分布式训练。有人对这一成果感到非常兴奋，有人称赞其令人惊叹。

有用户提出疑问，一大群拥有普通桌面 GPU 的人能否训练一个大型模型，或者是否受限于大多数人 GPU 的大小。有人回复称，这仍然受到 GPU 容量的限制。但对于限制的具体形式，如是否是单个层的限制，还是需要在 VRAM 中以 fp16 格式容纳整个模型，存在进一步的讨论。

有用户提到，分布式训练、分布式推理的梦想是晚上让 PC 像种子播种一样运行，白天随时进行推理。还有人指出，该方案目前的回答是否定的，但从论文中可以发现一些未被充分利用的方面，可能使答案更接近“也许”。有人表示，仍需要能够将完整模型加载到每个工作节点上。

特别有见地的观点如，有用户认为该框架的关键是基于快速和慢速组件编写全新的优化器，只有快速组件被传输，从而节省大量带宽。还有用户提到这与其他近期工作有相似之处，是一个非常有前景的研究领域。

总体而言，这次关于 Nous DisTrO 的讨论展现了技术领域的创新和探索，同时也揭示了在发展过程中面临的各种挑战和思考。未来，我们期待这一领域能够取得更多突破，同时在监管和应用方面实现更加合理和有益的发展。