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只是说说而已…

讨论总结

原帖提及很久没有新的Phi模型特别是bitnet模型，引发了各种讨论。有对原帖发布者是否知晓新Phi模型消息的好奇，也有对Bitnet内部糟糕情况的讨论，涉及到它与Nvidia的关系、模型训练相关的多种问题，还有人对Phi概念疑惑、简单表示对原帖的认可或表达对新Phi模型出现的期待等，讨论氛围比较专业且多元。

主要观点

  1. 👍 对原帖发布者是否知晓新Phi模型相关信息表示好奇
    • 支持理由：原帖提到新Phi模型很久未出现，所以好奇原帖发布者是否有特殊消息来源。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Bitnet内部被证明糟糕
    • 正方观点：有人指出Bitnet内部像过期牛奶一样糟糕。
    • 反方观点：无明确反对，但有对其糟糕来源的追问。
  3. 💡 Nvidia有诸多优势即使面对新硬件竞争
    • 解释：binheap分析认为Nvidia的优势使其即便有新硬件加入也不会受影响。
  4. 🤔 用3090短时间训练Bitnet难以达到很好效果
    • 解释：OfficialHashPanda认为用3090训练几周效果有限且Bitnet有其特性。
  5. 💪 希望原帖话语能让新的Phi模型出现
    • 解释：eliamoharer前几天想到Phi模型，希望原帖作者的话能促使新模型出现。

金句与有趣评论

  1. “😂 konistehrad: What’re the odds that this cat knows something?”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达对原帖发布者是否有内部消息的好奇。
  2. “🤔 vTuanpham：Bitnet was proven internally to suck ass (please be aged like expired milk)”
    • 亮点：用比较形象的比喻表达对Bitnet的否定态度。
  3. “👀 Bobby72006：We gotta keep saying that Bitnet is horrible, so that someone with enough knowledge to be able to throw a 3090 at Bitnet training for several weeks can prove us wrong with an actual Bitnet model.”
    • 亮点：提出一种验证Bitnet好坏的方式。
  4. “💡 Thrumpwart: All I know is the last time I asked about new Phi models we got some released the next day. It can’t hurt to try again.”
    • 亮点：根据以往经验认为再次询问新Phi模型可能促使新品发布。
  5. “😉 Dark_Fire_12: Lol nice!”
    • 亮点：以简单诙谐的方式对原帖表示认可。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。部分人对Bitnet持否定情感，觉得它内部糟糕；对原帖发布者的态度多为好奇或期待（期待其带来新Phi模型消息或促使新模型出现）；对原帖本身有认可的情感。主要分歧点在于对Bitnet的评价，可能的原因是不同人对Bitnet的内部情况、技术特性以及与其他产品（如Nvidia）的关系有不同的认识。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Bitnet与量化感知训练效果对比原因的探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于Bitnet的负面评价属实，可能会影响其在相关模型训练领域的应用和发展，而对Phi模型的期待如果实现，可能会对相关技术领域带来新的技术资源和发展动力。

详细内容：

标题：关于 Phi 模型和 Bitnet 模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一个帖子引起了大家的关注，标题为“Ya know, we haven’t got a new Phi model in a while, particularly a bitnet model”，内容简洁明了“Just sayin…”。该帖子获得了不少的点赞和众多的评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在对 Phi 模型和 Bitnet 模型的看法和推测上。其中的核心问题是新的 Phi 模型的推出以及 Bitnet 模型的性能和应用。

有人认为询问新的 Phi 模型可能会促使其尽快发布，就像上次一样，第二天就有新模型推出。还有人直言 Bitnet 模型很差劲，内部已被证明不行。有人觉得厂商可能是担心会惹恼 Jensen。也有人指出 Nvidia 在很多方面仍有优势，比如训练、数据中心解决方案、内存封装和软件集成等。

有人提出应该用 3090 显卡长时间训练 Bitnet 模型来验证其效果，有人则回应说在 3090 上训练几周作用不大。还有人提到已经有相关的训练模型案例，比如一个 3B 模型在 100B 令牌上的训练。有人质疑 100B 还未通过评估和实用性检查，希望能有与 llama2 相当的模型来确认 fp16 是否并非必要。有人提供了相关的研究链接：https://arxiv.org/html/2411.04330 ，指出低精度训练可能存在的问题。

讨论中的共识在于大家都对新的 Phi 模型充满期待，并且对 Bitnet 模型的表现和应用存在诸多争议。一些独特的观点，如对模型训练所需硬件和时间的分析，丰富了讨论的内容。

总之，这场关于 Phi 模型和 Bitnet 模型的讨论充分展现了大家的关注和思考，也反映了在这一领域的复杂性和不确定性。