原贴链接

自bitnet被披露以来快一年了，但我们还没有它的大型模型。就我所见，没有大型模型的测试，只有用于测试理论速度的假模型。我的意思是，当然我们在10月有来自微软的bitnet干扰，但如果没有可使用的模型，那又有什么用呢。没有大型模型，而且没有人说‘我们尝试了大型bitnet模型，但它们不好’之类的话，这看起来很奇怪，否则没人制造它们就说得通了。但现在就是毫无动静。如果它们能行的话，这对每个人似乎都是双赢的局面。

讨论总结

原帖对Bitnet提出质疑，认为其被揭示近一年却无大型模型和测试。评论者们从多个角度进行了回应，有提供研究论文的，有探讨硬件需求的，有提及模型性能提升及限制的，还有从公司策略角度分析为何没有大型模型出现的，讨论整体理性客观，大家积极探索Bitnet现状背后的原因。

主要观点

  1. 👍 [Bitnet不是假的，存在可即用的Bitnet Lamafile模型]
    • 支持理由：如Mozilla的Huggingface库中有相关模型实例，有人在bitnet上训练过真实的llama 3 8b模型。
    • 反对声音：有评论者认为bitnet存在很多问题，如会将昂贵的训练模型锁定在单一产品中，性能可能低等。
  2. 🔥 [新事物规模扩大需要时间，训练AI的公司不会轻易放弃现有最先进模型]
    • 正方观点：从公司发展和成果达成角度，频繁更换模型架构难以达成有效成果。
    • 反方观点：无明显反对观点。
  3. 💡 [bitnet可能需要特殊硬件发挥最佳潜力]
    • 解释：有评论者提出其在推理方面相比通用GPU有速度/效率提升且硬件设计更简单，但在当前硬件上不足以促使重新训练模型。
  4. 💡 [1.58位训练在某些语言模型中有不错的效果]
    • 解释：根据Axiv上的论文结论，在基于Transformer的语言模型中，1.58位训练与标准的32/16位模型相当，有时甚至更好。
  5. 💡 [bitnet可能存在性能与规模不符的情况]
    • 解释：有评论者认为像Meta、X或谷歌训练模型较快是因为已有数据，而bitnet可能性能低。

金句与有趣评论

  1. “😂 [Axiv: When are 1.58 bits enough? A Bottom - up Exploration of BitNet Quantization>”
    • 亮点：为Bitnet的研究提供了学术参考依据。
  2. “🤔 [Bitnet isn’t fake or false but what bitnet does is lock your very expensive trained model into a single inflexible product.]”
    • 亮点：指出了Bitnet存在的一个弊端，引发对Bitnet价值的思考。
  3. “👀 [It really sucks nobody has done it yet. It seems real.]”
    • 亮点：表达了对目前无人推动Bitnet发展的遗憾，反映出评论者对Bitnet的期待。

情感分析

总体情感倾向为中性偏怀疑。主要分歧点在于Bitnet是否是一个有潜力的技术，一部分人认为Bitnet存在各种问题，如性能低、训练模型受限等，对其持怀疑态度；另一部分人则通过提供论文、实例等方式证明Bitnet有其价值。原因是大家从不同角度看待Bitnet，有的从技术理论层面，有的从商业应用层面等。

趋势与预测

  • 新兴话题：Bitnet在语音相关模型训练上的潜力（如TTS、STT模型）可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Bitnet被证明可行，可能会影响到AI公司的硬件选择策略以及模型训练的方向。

详细内容：

标题：关于 BitNet 真实性的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Is bitnet false/fake?”的帖子引发了热烈关注。该帖指出，距离 BitNet 被揭示已近一年，但仍未见到大规模的模型，也未见大型模型的测试，仅有用于测试理论速度的假模型。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 BitNet 实用性、性能、与现有技术的兼容性以及未来发展前景等多方面的讨论。

讨论的焦点观点众多。有人提到 Axiv 上的研究表明 1.58 位训练在某些情况下表现出色，但也有人认为该研究对大型语言模型无用，因在更多数据训练时量化会失败。有人好奇如果所有数据都是二进制且自回归，BitNet 是否值得尝试。还有人探讨了 BitNet 模型是否存在性能限制的相关论文。有人认为当前硬件更适用于 16 位训练和推理。

部分用户认为，虽然当前未出现大规模的 BitNet 模型，但未来随着技术发展，它可能会被采用，比如专用硬件能使其发挥最佳潜力。然而，也有人质疑其在大规模推理中的作用和学习过程中的损失。有人指出 BitNet 可能将昂贵训练的模型锁定为单一产品，存在局限性。

有人认为需要探索不同架构，BitNet 限制较多。也有人好奇为何没有公司考虑用 BitNet 训练 TTS 模型。

在这场讨论中，既有对 BitNet 潜力的期待，也有对其局限性和实际应用困难的担忧。究竟 BitNet 是未来的突破还是被高估的技术，还需更多的实践和研究来证明。