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讨论总结

原帖是关于为教育目的从头训练一个100万参数的tinystories模型。评论者们从不同角度对这个模型进行讨论,包括模型的表现、训练的过程和技术、模型的潜力、与其他模型的对比等。有些评论者认可模型的成果,有些则指出不足,还有很多人对模型训练的相关内容感兴趣并询问更多信息。整体氛围比较积极,大家在交流过程中分享了各自的观点和经验。

主要观点

  1. 👍 模型有时表现出连贯性是不错的成果
    • 支持理由:在模型整体可能存在问题的情况下,能有连贯性是积极的一面。
    • 反对声音:无
  2. 🔥 100万参数模型的表现超出预期
    • 正方观点:原本以为会更差,但实际句子大多合理。
    • 反方观点:无
  3. 💡 原帖作者的项目是有用的教育材料并期待完整的训练过程
    • 支持理由:有助于教育,希望看到完整过程学习。
    • 反对声音:无
  4. 💡 对原帖作者的训练内容感兴趣并希望获取更多信息
    • 支持理由:想要自己做类似的事,所以需要更多信息。
    • 反方观点:无
  5. 💡 认为小型模型有潜力
    • 支持理由:看到这个模型在教育用途方面的成果,认为有挖掘价值。
    • 反方观点:无

金句与有趣评论

  1. “😂 How cooked? I think it’s burnt!”
    • 亮点:以一种调侃的方式表达对模型的看法。
  2. “🤔 I expected way worse from 1M parameters.”
    • 亮点:表达出对模型表现超出预期的惊讶。
  3. “👀 It’s not bad at all, it actually mimics my sister in law pretty well when she tries to tell me what happened her at work today.”
    • 亮点:从模仿特定人物的角度认可模型的效果。
  4. “😎 I second (or third actually) for some write up on how you did this”
    • 亮点:支持原帖作者分享训练模型的过程。
  5. “🧐 Step by step tutorial would be really something.”
    • 亮点:表达对详细教程的期待。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对模型成熟度的看法,部分人认为模型有一定成果,部分人认为模型不成熟。可能的原因是大家对模型的评判标准不同,有的从连贯性、教育用途角度看,有的从与其他成熟模型对比的角度看。

趋势与预测

  • 新兴话题:模型训练中的技术细节,如硬件规格、模型参数等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果更多的模型训练过程和技术被分享,可能会对自然语言处理在教育领域的应用发展有推动作用。

详细内容:

标题:自行训练的 TinyStories 模型引发 Reddit 热议

近日,Reddit 上一则关于自行训练 TinyStories 模型的帖子引发了众多关注。该帖子的标题为“I trained a tinystories model from scratch for educational purposes, how cooked? (1M-parameters)”,截至目前已获得了大量的点赞和众多评论。

原帖主要探讨了作者训练的这个具有 100 万参数的模型,而帖子引发的讨论方向主要集中在模型的表现、训练方法、应用前景等方面。

文章将要探讨的核心问题是这个模型的质量到底如何,以及它在教育领域的潜在价值。

在讨论中,有人直言“这个模型简直是烧焦了!”,不过也有人认为“虽然有时表现不太好,但能做到稍微连贯已经不错了”。还有用户表示“从 100 万参数的情况来看,我原本预期会更差,至少大部分句子还算说得通,只是故事在第 4 行开始就有点崩了”。

有人分享道:“我也想做类似的事情,能否分享更多关于训练的信息?比如训练了多少个标记?”还有用户提到:“我用 PyTorch 制作了转换器,并实现了 RoPe、GQA、SwiGLU 等功能(用于教育目的),整个过程是一次很棒的学习体验!至于数据集,是这个:https://huggingface.co/datasets/fhswf/TinyStoriesV2_cleaned ,我在大约 5000 万参数上进行了训练。我会确保把整个东西放在 GitHub 上。”

有用户好奇地问道:“你的硬件规格是什么样的?”作者回复称“是纸板笔记本电脑的 CPU”。

有人期待能有详细的逐步教程,认为这样的小模型有潜力。也有人分享了自己在训练过程中遇到的问题,比如“模型总是对给出的每个提示给出 EOS 标记”。

有人分享了自己的相关经历:“我不是原作者,但我可能是他的克隆。我一直在做几乎相同的事情(甚至也用了 TinyStories)。我开始修改 NanoGPT: https://github.com/karpathy/nanoGPT/ ,适应加载其他数据集、调整参数等非常容易。用 TinyStories 数据集能如此快速地获得连贯输出,这令人震惊。经过在 4060Ti 上 14 分钟训练一个 8100 万参数的模型:……”

讨论中的共识在于大家都对这个模型表现出了浓厚的兴趣,并期待能有更多的分享和交流。其中一些特别有见地的观点,如对模型训练过程和应用场景的深入思考,丰富了整个讨论。

总之,这次关于自行训练的 TinyStories 模型的讨论,充分展示了大家对模型技术的探索热情和对教育应用的期待。