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发表的论文数量多得惊人，大型企业不可能实现所有论文中的想法。这意味着一些改变游戏规则的想法可能被忽视。但如果普通人能够测试这些所谓的突破，我们就能帮助大型企业发现真正值得推广的好点子。

讨论总结

原帖主张要能在消费级硬件上训练模型以便大众能测试成果来帮助大公司筛选，评论者们围绕此展开讨论。有评论者提出具体的项目如Unsloth可用于微调，也有提到技术如LoRA或QLoRA有助于在消费级硬件上微调，还有人讨论硬件方面云GPU租用、硬件公司推出新GPU等情况，同时也存在不少反对声音，认为在消费级硬件上训练模型目前难以实现。

主要观点

  1. 👍 训练基础模型很难，微调在消费级硬件上可行
    • 支持理由：如Unsloth项目可用于大众进行微调，LoRA或QLoRA技术可在特定条件下在消费级硬件微调。
    • 反对声音：有人认为即使微调也难以真正对大公司改进事物有帮助。
  2. 🔥 不同规模模型对硬件需求不同
    • 正方观点：较小模型可在消费级硬件训练，超过较小规模的模型需要企业级硬件。
    • 反方观点：无明显反对观点。
  3. 💡 大型硬件厂商会在需求足够大时跟进硬件发展
    • 解释：以nVidia digits等硬件为例，在有足够需求时其重要规格会在短时间内翻倍。
  4. 💡 当前硬件技术下在消费级硬件训练模型存在困难
    • 解释：从零开始训练完整模型需要大量显存，对于部分大模型需要工业级硬件规模。
  5. 💡 开源项目有助于降低模型微调的内存使用并提升可访问性
    • 解释：如Unsloth开源包可使Llama 3.3 (70B)的微调在单个41GB的GPU上进行，内存使用比其他方式少70%。

金句与有趣评论

  1. “😂 是的，此外我们还需要能够免费悬浮，因为这会使普通人的交通成本低得多。”
    • 亮点：以一种讽刺的方式表达对在消费级硬件上训练模型这一想法的不认可。
  2. “🤔 那是真的，但谁能花1亿来对具有不同设置的新架构理念进行预训练和微调模型呢？”
    • 亮点：指出在消费级硬件上训练模型面临预训练和微调成本过高的问题。
  3. “👀 我们可以。8b with decent context on a 3090.”
    • 亮点：以自身实践表明在3090上可以进行8b相关操作。
  4. “🤔 训练资源要求取决于模型大小。”
    • 亮点：简洁地阐述了模型训练资源与模型大小的关系。
  5. “👀 耐心点。它会到来的。这些是该技术的起步阶段。”
    • 亮点：表达对在消费级硬件上训练模型这一技术的乐观态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极支持在消费级硬件上训练模型的，也有消极反对认为难以实现的。主要分歧点在于当前硬件技术是否能支持在消费级硬件上训练模型，以及在消费级硬件上训练模型对大公司是否有实际帮助等方面。支持方可能看到了大众参与模型训练对于推动技术发展的潜力，反对方则更多地考虑到硬件限制、成本等现实因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：transformer square的简单实现、硬件规格的提升对模型训练的影响。
  • 潜在影响：如果能够在消费级硬件上训练模型，可能会使AI技术更普及，让更多人参与到模型的优化和创新中；如果不能实现，可能会进一步加大普通民众与大型企业在AI技术发展中的差距。

详细内容：

《关于在消费级硬件上训练模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇题为“我们需要能够在消费级硬件上训练模型”的帖子引发了广泛关注。该帖指出，虽然相关研究成果众多，但大型企业无法全部实现，一些具有变革意义的想法可能因此被遗漏。若普通人能在消费级硬件上测试这些所谓的突破，将有助于大企业发现真正有价值的成果。此帖获得了极高的关注度，引发了大量的讨论和观点交锋。

讨论的焦点主要集中在消费级硬件训练模型的可行性、面临的挑战以及可能的解决方案等方面。

有人认为，通过已知的工具链和流程进行训练是一个较好的开端，就像 ollama 在推理方面所做的那样，训练和配置部分需要以类似的方式去神秘化和模块化。也有人指出，微调已在 openwebui 路线图上，这是个不错的进展。

但也有人提出不同看法，认为出于安全、防止错误信息传播等原因，不允许从零创建大型模型。而且当前技术售卖价格高昂，超出了其实际价值，这是为了让政府能监控谁有能力训练这些模型。

有人分享了个人经历，如在 3070 8gb 上对 qwen 2.5 3b 进行微调，但在转换和运行时出现了问题。还有人表示在 3090 上能够训练 8b 模型。

关于不同训练框架的比较，有人称赞 Unsloth 是最快、最节省内存且最准确的训练框架，也有人认为 Liger Kernel 在某些方面表现出色。

在观点的碰撞中，有人认为开源并不意味着不昂贵，很多开源项目都有资金支持。有人则强调大型企业应推出更适合的 GPU 以促进发展。

对于未来，有人认为需要更好的深度学习架构和支持，也有人认为耐心等待技术进步是关键。有人觉得目前在消费级硬件上训练大型模型不太可能，除非投入数百万美元购置硬件，而有人则认为小型模型在消费级硬件上训练是可行的。

总体而言，关于在消费级硬件上训练模型的讨论仍在继续，各方观点各异，尚无定论。但这些讨论无疑为这一领域的发展提供了多元的思考视角。未来，我们能否在消费级硬件上实现更高效、更有价值的模型训练，仍需拭目以待。