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已经有相当长一段时间没有听到相关消息了

讨论总结

该讨论围绕1.58位模型“革命”为何没了消息展开。评论者从多个角度进行探讨，包括1.58位模型的原理（如每个权重的值情况）、与硬件支持的关系（如主流硬件不支持三元点积影响1.58位存储的高效性）、模型的性能（不同量化类型在速度、内存、精度、功耗方面的优劣）、不同模型间的对比（小模型与大模型在响应质量、任务性能方面的比较）等，也涉及到对1.58位模型未来发展的看法，既有期待也有认为其达不到预期应放弃关注的。

主要观点

  1. 👍 等待1.58位模型“革命”
    • 支持理由：没有明确表述，只是一种期待的态度。
    • 反对声音：有人认为1.58位模型在生产型LLMs中的应用未达最初预期，应不再关注。
  2. 🔥 1.58位模型架构有潜力，但在现有硬件上运行效率远未达峰值
    • 正方观点：如果有真正支持该架构的硬件会极大提升速度，2025年将有硬件加速神经计算的新兴市场。
    • 反方观点：无明确反对观点。
  3. 💡 1.58位模型是存储模型权重的理论最小尺寸，但实际效果可能不佳
    • 解释：量化刚兴起时人们对模型大小和量化程度关系的认知存在错误，实际中参数量大的1.58位模型不太可能优于参数量小的8位模型。
  4. 👍 字节跳动对Flux图像模型将有新动作，可能会有代码和权重发布
    • 支持理由：eggs - benerdryl提到字节跳动相关情况，并给出包含论文的reddit帖子链接和github链接。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 小模型正不断变强，新一代小模型可与老一代大模型低量化版本竞争
    • 解释：以Llama 2时代为背景对比现在小模型与当时预期的1.58位Llama 2模型的响应质量得出。

金句与有趣评论

  1. “😂 Roubbes: Just wait a little (point 58) bit”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达等待1.58位模型“革命”的到来。
  2. “🤔 sluuuurp: Three states gives log2(3) = 1.58.”
    • 亮点：用对数解释1.58位的由来，提供了理论依据。
  3. “👀 eggs - benerdryl: well according to bytedance… soon at least for Flux image model heh”
    • 亮点：引入字节跳动对Flux图像模型的情况，为讨论带来新信息。
  4. “😂 Find yeti and ask 😅”
    • 亮点：用幽默的方式回应关于1.58位模型“革命”没消息的疑问。
  5. “🤔 qrios: They don’t work. They look like they work if your model is undertrained, but the more you train the model, the more important (and therefore less compressible) the values of the weights become.”
    • 亮点：阐述1.58位模型不起作用的原因，涉及模型训练程度与权重可压缩性的关系。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分人对1.58位模型持期待态度，认为其架构有潜力、小模型发展前景好等；部分人持否定态度，如认为1.58位模型在生产型LLMs中的应用未达预期、实际不起作用等。主要分歧点在于1.58位模型是否有实际价值和发展潜力。可能的原因是不同评论者从不同的技术角度（如硬件支持、模型量化、性能比较等）进行分析，导致观点的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：2025年硬件加速神经计算的新兴市场，不同量化类型（如1.6位）的存储和解包高效实现可能性。
  • 潜在影响：如果硬件支持得到改善，可能会重新引发对1.58位模型或者类似量化模型的研究热潮；小模型的不断发展可能会改变模型应用的格局，对大型模型在任务性能方面的优势地位产生挑战。

详细内容：

标题：关于 1.58 位模型“革命”的讨论热潮

最近，Reddit 上有一篇题为“So what happened to the 1.58bit models ‘revolution’?”的帖子引起了广泛关注。该帖目前已获得了众多的点赞和大量的评论。帖子主要探讨了 1.58 位模型曾经被寄予厚望，但如今似乎逐渐沉寂的情况。

讨论焦点与观点分析：

有人认为只需稍作等待，就会看到其发展。还有人详细解释了 1.58 位模型的原理，比如三个状态对应着 1.58 位。也有人表示这只是一种理论优化，主流硬件尚不支持相关运算，存储也存在问题。

有用户提到在 llama.cpp 中针对三元点积在 GPU 内核方面取得了一些进展，认为在单用户文本生成方面很有前景。但也有人指出避免乘法运算需要特殊指令，当前硬件不具备。

关于 1.58 位模型的价值，有人认为可以设计更节能的硬件，也有人认为其量化误差在编码已有三元权重的模型时无关紧要。

有人认为 1.58 位模型并非主流硬件所能支持，即使有针对它的硬件，效果可能也不佳。但也有人坚信其潜力巨大，能大幅降低能耗，值得为之努力。

有人将 1.58 位模型与其他精度的模型进行对比，认为 4 位权重不一定比 1.58 位原生权重好，1.58 位权重在某些方面仍有优势。

有人质疑相关研究是否在大规模计算资源下进行了过度训练，还有人提到新的小模型在能力上不断提升，尽管可能达不到 1.58 位模型预期的效果，但总体方向是积极的。

有人认为如果能为 1.58 位模型专门设计硬件，将带来巨大的速度提升，但短期内更期待 50 系列对 4 位硬件的支持。

总的来说，关于 1.58 位模型的讨论充满争议，既有对其前景的乐观期待，也有对其现实困难的担忧。但无论如何，这场讨论都展现了大家对模型优化和发展的深入思考。