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讨论总结

这个帖子围绕“Paradigm shift?”展开讨论，涵盖了大型语言模型（LLM）、人工智能（AGI）、硬件设备（如GPU、CPU、服务器构建）等多方面技术相关话题。有对LLM发展方向、能力、与AGI关系的深度探讨，也有关于硬件设备性能、成本考量等方面的交流，同时夹杂着对图片内容的调侃以及一些技术疑惑的提出。

主要观点

  1. 👍 LLM权重直接从NVMe存储阵列读取取决于MoE模型活动参数数量的减少
    • 支持理由：如果MoE模型活动参数能大幅减少，这一读取方式可能实现，是一种技术发展的可能性假设。
    • 反对声音：无（未在评论中发现）
  2. 🔥 LLMs只是AGI所需的一小部分，缺乏构建AGI的必要部分
    • 正方观点：AGI构建需要潜意识、边缘系统等，LLMs目前还不具备这些要素。
    • 反方观点：无（未在评论中发现）
  3. 💡 构建特定配置的ECC内存系统成本高且速度慢
    • 解释：如构建1TB ECC内存、使用Milan gen Epyc的系统，成本5 - 7千美元，但速度比GPU设备慢很多；Genoa芯片构建系统虽为“预算”构建但速度不佳。
  4. 💡 GPU运行单任务和多任务时功率和时间相同且性能不怎么下降，而CPU目前做不到
    • 解释：GPU拥有大量处理器（约20000个），所以有这样的性能表现，目前CPU无法做到，甚至未来也可能做不到。
  5. 💡 在独自使用模型时，CPU加内存成本低且可行；服务多人时，GPU更具优势
    • 解释：这是基于不同使用场景下对硬件选择的成本效益分析得出的结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m more interested in how dude on the left got older. This is the real news 🙀”
    • 亮点：在众多技术讨论中，此评论独树一帜，关注图片中人物变老这一非技术点，以一种诙谐的方式表达自己的关注点。
  2. “🤔 LLMs are just a small piece of what is needed for AGI, I like to think they are trying to build a brain backwards, high cognitive stuff first, but it needs a subconscious, a limbic system, a way to have hormones to adjust weights.”
    • 亮点：形象地阐述了LLMs与AGI之间的关系，指出LLMs在AGI构建中的局限性。
  3. “👀 It’s not clear yet at all. If a breakthrough occurs and the number of active parameters in MoE models could be significantly reduced, LLM weights could be read directly from an array of fast NVMe storage.”
    • 亮点：为LLM发展方向提供了一种基于技术假设的思考，引发后续众多相关讨论。
  4. “😂 Nooooo!!! MoE gud, u bad!! Only 1TB cheap ram stix!! DeepSeek hater?!! waaaaaaa”
    • 亮点：以一种戏谑的方式表达反对观点，语言风格幽默。
  5. “🤔 I think we just need to solve several annoying problems, plaguing LLMs, such as almost complete lack of metaknowledge, hallucinations, poor state tracking and high memory requirements for context and we are good to go for 5 - 10 years.”
    • 亮点：指出解决LLMs现存问题可接近“有用的AGI忠实模仿品”，对LLMs发展提出了一种展望。

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于对LLM相关技术发展方向、与AGI关系的看法，以及硬件设备性能比较方面。可能的原因是不同用户从不同的技术背景、应用场景出发，有着不同的考量。例如在LLM与AGI关系上，有的用户看到了LLM目前的局限性，而有的用户则专注于LLM的发展潜力。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于新deepseek模型优化是否被过度反应可能会引发后续讨论，以及在本地运行更大MoE模型时不同设备间的权衡也可能会被进一步探讨。
  • 潜在影响：对人工智能技术发展方向、硬件设备的研发与选择等方面可能产生影响，促使相关技术人员和研究者进一步思考LLM的优化、与AGI的关系以及硬件设备如何更好地适配不同的使用场景等问题。

详细内容：

标题：关于模型运行与硬件配置的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Paradigm shift?”的帖子引发了热烈的讨论。该帖子主要探讨了在运行大型语言模型（LLM）时，不同硬件配置和技术方案的优劣，获得了众多的关注和大量的评论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为如果模型中的活跃参数数量能显著减少，LLM 权重可直接从快速 NVMe 存储阵列读取。但也有人觉得模型会越来越强大和复杂，目前还不够出色，需要长期记忆和更多能力。还有观点指出，如果单个专家足够小，MoE 模型可能会随着学习新能力和记忆新信息而“成长”。 关于实现 AGI 的条件，观点各异。有人认为 LLMs 只是实现 AGI 所需的一小部分，需要包括潜意识、边缘系统等多个子系统。也有人认为模仿人脑不应是目标，超级智能不一定需要这些。 在硬件配置方面，有人探讨了 NVMe 存储、PCIe 带宽、DDR5 内存、RAID 配置以及 EPYC 处理器等对模型运行速度和效率的影响。 有趣的观点如“我想知道 LLM 是否足够聪明，能知道自己在某个主题上了解不足，并采用创建和添加新专家的机制，还是这需要人为驱动”等，丰富了讨论。

例如，有人分享道：“我用多年前的慢得要死的 ECC DDR4 能达到 2.2tps，在 2016 年发布的至强 v4 上和两块 3090 一起。大部分 VRAM 被 KV - cache 占用，只有几层可以卸载，其余的都在 DDR4 内存中。我测试的 DeepSeek 模型是 132GB 大，这是真的，不是一些 DeepSeek 微调。DDR5 应该会有更好的结果。”

讨论中的共识在于大家都在努力寻找在预算和性能之间的最佳平衡，以实现更高效的 LLM 运行。然而，对于具体的技术方案和硬件选择，仍存在较大的争议和不同的看法。

总的来说，这次关于模型运行与硬件配置的讨论充分展示了其复杂性和多样性，也反映了大家对于技术发展的关注和期待。