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s1K使用一个经过精心挑选的小数据集（1000个样本）和“预算限制”来实现具有竞争力的人工智能推理，可与OpenAI的o1等更大的模型相媲美。样本效率：表明数据方面质量大于数量。在16个NVIDIA H100 GPU上用s1K数据集训练s1 - 32B模型仅需26分钟。测试时扩展：受o1启发，推理时增加计算可提高性能。开源：提升透明度和促进研究。蒸馏：s1K利用了来自Gemini 2.0的蒸馏程序。在s1K上微调的s1 - 32B模型在AIME24上的思考能力几乎与Gemini 2.0相匹配。这表明人工智能系统可以更高效、透明和可控。

讨论总结

这是一个关于AI研究中使用特定硬件（16个NVIDIA H100 GPUs）在26分钟内花费50美元完成任务的讨论。其中一个主要话题是不同硬件（如RTX3090、RTX 3050 mobile等）在执行相同任务时耗时的巨大差异，另一个话题是对50美元租用16个NVIDIA H100 GPUs半小时这一说法的质疑，包括认为很难找到这么便宜的租用渠道、购买设备虽免租用费但有电力账单和服务器维护成本等，整体氛围比较理性务实。

主要观点

  1. 👍 在不同硬件设备上完成相同任务所需时间存在巨大差异
    • 支持理由：如16个NVIDIA H100 GPUs与RTX3090完成任务时间对比显著，有数据表明不同设备耗时不同。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对50美元租用16个NVIDIA H100 GPU半小时表示怀疑
    • 正方观点：很难找到能以这个价格租到设备的地方。
    • 反方观点：无
  3. 💡 购买设备虽免租用费但有其他成本
    • 解释：如电力账单、服务器维护成本，还有使用前的额外成本。

金句与有趣评论

  1. “😅 It takes much longer on one RTX3090.”
    • 亮点：简洁直观地表达出RTX3090与NVIDIA H100 GPUs的性能差异在任务耗时上的体现。
  2. “kitkatmafia：Tell me where you can get rent 16nivida h100 for 50usd for half and hour. Then lets talk the rest”
    • 亮点：直接指出对50美元租用设备说法的质疑核心。
  3. “moofunk：Just buy 16 H100s, then you won’t have to spend a dime on renting them.”
    • 亮点：提出一种看似简单的解决租用费用问题的办法。

情感分析

总体情感倾向比较中立客观。主要分歧点在于对50美元租用16个NVIDIA H100 GPUs半小时的说法是否可信。可能的原因是大家对硬件设备的租用市场以及成本构成有不同的了解和认识。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步讨论除了提到的硬件设备之外其他硬件在这个任务中的表现和成本。
  • 潜在影响：如果研究可行，可能会影响AI研究领域在硬件选择和成本控制方面的决策。

详细内容：

标题：关于使用小型数据集和有限预算实现高效 AI 推理的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于使用小型且精心策划的数据集（1000 个样本）和“预算限制”来实现具有竞争力的 AI 推理的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了 s1K 模型，称其在训练 s1-32B 模型时，仅在 16 个 NVIDIA H100 GPU 上花费了 26 分钟，并且表明这一成果显示了在数据方面质量大于数量，还借鉴了 o1 的测试时扩展技术，开源以促进透明度和研究，以及利用了来自 Gemini 2.0 的蒸馏程序，在 AIME24 上的表现几乎与 Gemini 2.0 相当，暗示了 AI 系统可以更高效、透明和可控。此帖获得了众多点赞和大量的评论，引发了关于训练成本和实际操作的热烈讨论。

在讨论中，主要观点包括：有人指出在单个 RTX3090 上完成相同任务需要 20 到 27 小时；有人提到使用 RTX3090 训练 Mistral Small 24B 模型大约需要 18 小时；有人质疑 50 美元能否租到 16 个 NVIDIA H100 半小时；有人开玩笑说直接购买 16 个 H100 就不用租了，还引发了关于电费、服务器维护成本等的争论；有人分享了 nebius.com 提供 H100 GPU 租赁的信息；也有人指出在开始训练前还需要处理安装依赖项、加载数据集和解决各种随机问题等，并且训练成本很高。

在这场讨论中，共识在于大家都认为使用 16 个 NVIDIA H100 GPU 进行训练并非简单和低成本的事情。一些独特的观点，如直接购买电力公司等玩笑话，为讨论增添了趣味性，但也从侧面反映了训练成本带来的压力。

总的来说，这次关于 s1K 模型的讨论让我们更深入地认识到在实现高效 AI 推理过程中面临的实际困难和挑战，也让我们看到了大家对于新技术的关注和思考。