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字节跳动研究推出了一种名为1.58 - 位FLUX的新人工智能方法，该方法能将99.5%的Transformer参数量化为1.58位。详细内容可查看https://www.marktechpost.com/2024/12/30/bytedance - research - introduces - 1 - 58 - bit - flux - a - new - ai - approach - that - gets - 99 - 5 - of - the - transformer - parameters - quantized - to - 1 - 58 - bits/

讨论总结

该讨论围绕字节跳动研究推出的1.58 - bit FLUX新AI方法展开。话题涉及1.58位技术相关概念、模型量化、成果发布、成果复现等多方面。部分人对1.58位技术开源无果感到失望，也有人对论文成果印象深刻但质疑能否复现。还有对1.58位概念的解释、不同模型量化时的特性以及FLUX技术细节等多方面的讨论，整体充满探索精神，但也存在诸多疑惑。

主要观点

  1. 👍 等待1.58位技术开源无果
    • 支持理由：提到多次提及1.58位技术，但用户未得到实际可用成果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 1.58 - bit FLUX论文成果令人印象深刻但缺乏复现细节
    • 正方观点：论文中的图像示例对比展示出成果令人印象深刻。
    • 反方观点：论文无方法部分且缺乏细节，难以复现。
  3. 💡 1.58位与三元存储有关
    • 1.58位是存储3个值（0, -1, 1）所需的位数，其计算方式为log₂3。
  4. 💡 1.58位FLUX如果是真的则很令人印象深刻
    • 考虑到图像生成模型量化时会损失精度，1.58位FLUX若为真则对语言模型可能有很大意义。
  5. 💡 FLUX能将多数Transformer参数量化到1.58位可能与使用修正流有关
    • 同时提到匹配模型的近似性质使其在低精度数据类型下能保持高质量。

金句与有趣评论

  1. “😂 Nexter92：Waiting for open source release… Everytime we talk about 1.58 Bits, nothing goes to us.”
    • 亮点：表达出等待1.58位技术开源却无果的无奈。
  2. “🤔 pip25hu：The paper has many image examples side by side with the original FLUX, and the results are really impressive.”
    • 亮点：肯定了论文中的成果展示。
  3. “👀 KL_GPU: Well that’s actually impressive if true, given the fact that image generation models lose a lot of accruracy in quantization, Imagine what could be possible with language model.”
    • 亮点：指出1.58位FLUX如果是真的对语言模型的意义。
  4. “😉 It’s ternary so you there are 3 different values to store (0, -1, 1). 1 bit can store 2 values (0, 1), 2 bits can store 4 values (00, 01, 10, 11). To store 3 values you need something in between: 1.58 bits (log_2 3) per value.”
    • 亮点：清晰解释1.58位概念。
  5. “🤨 Downtown - Case - 1755: It’s apples to oranges, but a "naive" q4_0 or q5_0 quantization subjectively neuters Flux, but isn’t such a severe hit for LLMs.”
    • 亮点：比较了不同量化方式对Flux和LLMs的影响。

情感分析

总体情感倾向为好奇与疑惑并存。主要分歧点在于对1.58 - bit FLUX技术的看法，部分人对技术成果未落地感到失望，部分人对其理论成果表示肯定但对能否实现持怀疑态度。可能的原因是这项技术比较新，还处于研究发展阶段，大家对其期望和理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：1.58位技术在不同模型中的具体应用及性能提升。
  • 潜在影响：可能会影响AI模型量化技术的发展方向，促使更多研究关注1.58位量化相关技术在实际应用中的可行性。

详细内容：

标题：ByteDance 推出 1.58 位 FLUX：AI 领域的新突破引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上一则关于 ByteDance 研究推出 1.58 位 FLUX 的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了众多讨论，点赞数和评论数众多，主要聚焦于 1.58 位 FLUX 这一新的 AI 方法能否真正落地应用以及其优势和局限性。

在讨论中，主要观点包括：有人期待开源发布，认为每次谈到 1.58 位都没有实际成果；也有人认为尽管还需要时间，但应用会逐渐跟上研究的步伐。还有用户指出某些模型的训练和发布已经在进行，并非只是概念验证。

有人分享道：“我记得[一个](https://huggingface.co/Green - Sky/TriLM_3.9B - GGUF/tree/main)，但我认为它是基础模型。” 还有用户提到：“Falcon b1.58 模型：https://huggingface.co/collections/tiiuae/falcon3 - 67605ae03578be86e4e87026。”

关于 1.58 位的存储原理，有人解释：“它是三元的，所以有 3 个不同的值可存储（0，-1，1）。1 位可以存储 2 个值（0，1），2 位可以存储 4 个值（00，01，10，11）。要存储 3 个值，就需要介于两者之间的值：每个值 1.58 位（log_2 3）。”

在模型的实际应用方面，有人认为图像生成模型在量化时会损失很多精度，想象一下这对语言模型会有什么可能。也有人指出图像模型应该更具容忍度，不同的量化方式对图像和语言模型的影响不同。

有人表示 Flux 工作效果很好，也有人对其速度和可行性提出了疑问。还有人不理解这种位数如何在内存中存储，有用户解释说：“三元值被打包到字中。比如，你可以将 20 个 1.58 位的值打包到 32 位中，但这会浪费 1 位。还有更复杂的块打包方案可以避免浪费。”

总的来说，关于 ByteDance 推出的 1.58 位 FLUX，Reddit 上的讨论热烈而多元，大家既对其充满期待，又对实际应用中的各种问题进行了深入探讨。