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假设你可以使用64个H100数月且随意使用。有哪些有趣的数据集/模型/任务可供微调？欢迎任何想法。

讨论总结

原帖提出假设拥有64个H100数月的使用权，询问可在哪些数据集、模型或任务上进行微调。评论者们给出了丰富多样的回答，包括利用硬件资源进行模型构建、在不同的数据集上对各种模型进行微调、进行开源项目的开发、探索新的模型训练方法等，讨论氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 有人在进行GPT2的“速通”工作，若有64个H100数月使用权，可研究特定成本下打造最佳LLM的“速通”方法
    • 支持理由：评论者提到了当前GPT2“速通”的现状，并给出了自己利用资源的研究方向，与原帖关于资源使用的主题相关。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 利用强大硬件资源对有潜力论文创建大量测试模型，进行排名、缩放等操作以构建开源且性能远超其他的成果
    • 正方观点：可以充分利用硬件资源挖掘论文中的价值，构建高性能的开源成果。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 若有64个H100可用数月，可对SDXL或flux进行大规模微调，且好的数据集是关键
    • 解释：指出了微调的对象和关键因素，是对原帖关于微调的一种回应。
  4. 💡 若有资源，会选择特定模型（如Llama 3.3）在自己的数据集（如葡萄牙语 - 巴西法律数据集）上进行微调
    • 解释：给出了具体的模型和数据集，是针对原帖的具体回答。
  5. 💡 倾向于用设备生成更好的合成数据，对特定模型重新进行微调并对其他模型的微调有步骤设想
    • 解释：在数据和模型微调方面提出了自己的想法。

金句与有趣评论

  1. “😂 ppl are “speedrunning” GPT2, getting to the OG GPT2 quality in under 3 minutes on an 8xH100.”
    • 亮点：简洁地描述了GPT2的“速通”现象，让人印象深刻。
  2. “🤔 I’d use the time to research a cookbook for “best LLM from scratch for under 1k$, under 5k$ and under 10k$” sort of speed - running at scale”
    • 亮点：提出了一种新颖的利用资源进行研究的方式，以“菜谱”比喻研究方法很有趣。
  3. “👀 Bigger models like gemini 2 pro can write the code in seconds, and it would be hella fun to see if we can make something open source, and insanely better, just by trying crap at random and from papers.”
    • 亮点：强调了大模型快速编写代码的能力，并对构建开源高性能成果表达了期待。
  4. “😂 I would fine tune a EEG dataset on deepseek r1 or grok or gpt4 so I can use it to read minds with a eeg headset 😂”
    • 亮点：以幽默的方式提出在特定模型上微调EEG数据集来读取思想的奇特想法。
  5. “🤔 I would try to RL - train a transformer - decoder model that could control a reservoir computing device, like this one:[https://quantumcomputinginc.com/products/commercial - products/emucore]”
    • 亮点：给出了具体的强化学习训练模型的设想以及相关设备的链接。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极地分享自己的想法，没有明显的分歧点。可能的原因是原帖是一个开放性的话题，大家可以自由发挥想象，分享自己在人工智能领域关于资源利用和模型微调等方面的创意和想法。

趋势与预测

  • 新兴话题：在非传统的数据集或模型（如酸面团面包配方）上进行类似微调的操作可能会引发一些幽默性质的后续讨论。
  • 潜在影响：这些关于模型微调、构建和资源利用的想法如果得以实施，可能会对人工智能领域的发展产生积极影响，如推动特定任务的模型性能提升、开源项目的发展等。

详细内容：

标题：如果拥有 64 个 H100 数月，你会如何利用？

假如你有机会使用 64 个 H100 数月，想怎么用就怎么用。这一话题在 Reddit 上引发了热烈讨论，吸引了众多网友参与，点赞数众多，评论也十分丰富。原帖主要是在询问大家在这种情况下，可以对哪些有趣的数据集、模型或任务进行微调。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人提到人们在 8 个 H100 上能在 3 分钟内达到 GPT2 的原始质量，并表示会借此研究成本不同的最佳 LLM 构建方法的“食谱”。 有人表示会用这种强大的算力去测试 ArXiv.org 上所有有前景的论文的 10 亿规模模型，对它们进行排名和扩展，探索每个模型阶段的最佳版本以及能否进行组合。 有人认为可以快速训练玩具模型，通过模拟退火或强化学习找出论文中想法的最佳组合。 有人表示可以尝试找到微调小型模型完成特定任务的最优方式，再将其应用于大型模型。 有人想要花时间生成更好的合成数据，对现有数据集进行改进，并重新进行一些优秀模型的微调。 还有人提到训练针对角色扮演游戏的模型、创建专门用于 SVG 生成的模型、为 DeepSeek 团队提供算力、打造法律推理模型等等。

比如，有用户分享道：“作为一名长期关注技术发展的爱好者，我深知模型的训练和优化需要大量的算力支持。在这种拥有 64 个 H100 的情况下，我们完全有机会进行更多大胆和创新的尝试。比如探索那些之前由于算力限制而无法深入研究的领域。”

讨论中的共识在于大家都认为这是一个难得的机会，可以进行各种有意义的尝试和创新。

特别有见地的观点如有人提出要改进训练数据集的质量、复杂性和难度，以推进模型智能的极限。

总的来说，这次讨论展现了大家对于如何充分利用强大算力来推动技术发展的丰富想象和深入思考。