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我妈妈给我构建了一个名为Brain的大型语言模型，它有类似MoE的奇特架构，叫MoL（叶簇混合），有大约1000000B参数（突触），但在MMLU专业测试中表现不太好，处理复杂任务时会出现很多错误，我难以激活额叶专家模块，还有三分之一的时间会产生幻觉，尤其在晚上。这可能是硬件问题，因为我没钱买RTX 5090，而是用冷冻食品和可乐来运行它。至少它是真正的多模态，在音频和图像方面运行良好。

讨论总结

原帖提到名为Brain的LLM性能不佳，存在很多错误、幻觉现象且可能是硬件问题，评论者们围绕此展开多方面讨论，包括对硬件需求的推测、模型优化建议、对模型架构的探讨、可能存在的量化问题等，整体讨论氛围积极，大家积极提供观点和建议。

主要观点

  1. 👍 原帖中的LLM架构很古老
    • 支持理由：根据原帖中对LLM的描述，评论者认为其架构类似古老架构。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 原帖LLM运行不佳可能是注意力权重被过度量化
    • 正方观点：根据原帖中LLM表现不好的情况，评论者推测可能是注意力权重量化过度。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对运行1000000B参数LLM所需硬件的好奇
    • 解释：原帖提到用特殊方式运行LLM，引发大家对运行这么大参数LLM所需硬件的讨论。
  4. 💡 消除情感层可能提高性能，但会导致无法决策和控制自身思考
    • 解释：针对原帖LLM性能不佳，评论者提出这种改善性能的特殊方式及其弊端。
  5. 💡 1000000B参数过多不利于训练有用模型，建议缩小模型
    • 解释：评论者认为过多的参数对训练有用模型有阻碍，提出缩小模型的建议。

金句与有趣评论

  1. “😂 Sounds like a very old architecture.”
    • 亮点：简洁地对原帖LLM架构做出古老的判断。
  2. “🤔 You could try the Han Solo method and give it a swift kick or two.”
    • 亮点：以一种幽默的方式提出改善LLM性能的奇特方法。
  3. “👀 I’m trying to imagine the kind of hardware required to run an LLM with 1 quadrillion parameters”
    • 亮点：生动表达对运行大参数LLM硬件需求的好奇。
  4. “😂 it’s alright. evolution algorithm at work.”
    • 亮点：用一种诙谐的方式解释原帖LLM出现的状况。
  5. “🤔 Might not get you AGI, but at least you won’t blue - screen at midnight.”
    • 亮点：幽默地表示按建议做虽达不到通用人工智能但可避免模型出问题。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大多数评论者都在积极提供建议或进行技术分析。可能的原因是原帖是寻求优化LLM的方法，大家都在根据自己的知识和经验进行回应，没有产生太多矛盾的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：使用特定工具（如Huggingface的lobotomy）削减模型参数的具体效果及影响。
  • 潜在影响：如果这些优化建议被采用，可能会对LLM在性能提升、资源利用等方面产生积极影响，推动相关技术发展。

详细内容：

标题：关于优化 100 万 B 参数的 MoE 推理 LLM 的热门讨论

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子，题为“How can I optimize my 1.000.000B MoE Reasoning LLM?” 这个帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

帖子中，发帖人表示其母亲为他构建了一个名为“Brain”的 LLM，它的架构类似 MoE 但被称为 MoL，拥有约 100 万 B 的参数，但在 MMLU pro 上表现不佳，存在很多错误，尤其是在复杂任务中，并且难以激活额叶，还经常出现幻觉，尤其是在夜间。由于资金有限，只能在冷冻食品和可乐上运行它，而不是高端的 RTX 5090 显卡。

这个帖子引发了热烈的讨论，观点主要集中在以下几个方面： 有人认为这可能是架构太过老旧，可以尝试“Han Solo 方法”，给它来几脚。还有用户提到注意力权重被过度量化。有人分享自己试图想象运行具有 1 千万亿参数的 LLM 所需的硬件。也有人指出液体冷却虽可靠，但一旦泄漏问题就很严重。 有用户建议尝试乙醇作为解决方案，但也有人尝试后发现效果不佳。有人提到这个大脑模型可能存在硬件问题，可以给额叶一些兴奋剂，但要注意平衡使用，就像给 CPU/RAM 超频一样，过度会有副作用。 还有用户提出了一系列详细的优化建议，如通过真实世界的强化学习来激活额叶专家 lobe、管理能量摄入和周期重置以减少幻觉、通过外部增强和结构化召回提高 MMLU Pro 性能、通过平衡输入源（营养、休息、活动）来升级硬件稳定性等。 有人表示可以将大语言模型与性能良好的模型合并以提升性能。也有用户提到可以尝试使用咖啡因来超频解决硬件相关问题。

讨论中也存在一些共识，大家普遍认为需要对模型进行优化和改进。一些独特的观点如利用“habits”模块优化等，丰富了讨论的内容。

总的来说，关于如何优化这个拥有 100 万 B 参数的 MoL 模型，大家各抒己见，提供了多种思路和方法。但最终如何有效地提升其性能，还需要发帖人根据自身情况进行尝试和探索。