原贴链接

https://github.com/deepgrove-ai/Bonsai

讨论总结

本次讨论围绕Deepgrove推出的新BitNet模型展开。讨论涉及到该模型与Qwen2.5 - 0.5B在性能和内存占用方面的比较，其在仅用少量数据就达到接近效果引发疑惑，模型的可行性受到怀疑但也有人充满期待，同时还涉及模型规模、模型扩展以及相关的训练等问题，整体氛围是在理性地探讨该模型各方面的情况。

主要观点

  1. 👍 新BitNet模型与Qwen2.5 - 0.5B规模相同时表现良好且内存占用仅为其十分之一
    • 支持理由：有数据表明在相同规模下新模型表现好且内存占用少。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 新BitNet模型可能不可行
    • 正方观点：自宣布以来长时间无大型模型发布测试，大公司未进行测试比较，存在成本、训练、硬件支持等多方面问题。
    • 反方观点：新模型的推出是新的发展希望，有性能表现可证明其有一定可行性。
  3. 💡 新BitNet模型是数月来首次较大更新且可能会扩展
    • 解释：从相关报告可知模型会扩展，虽然需要新支持但不会有太大麻烦，有人对其后续进展充满期待。
  4. 💡 该模型虽然仅在50亿个标记上进行训练，但却能达到与Qwen 2.5 0.5b相当的性能
    • 解释：评论者根据这一情况表示对该模型性能的惊讶和想要尝试的想法。
  5. 💡 对新模型提出规模方面的质疑，暗示新模型可能需要达到3B模型规模才合理
    • 解释：从对标题和github链接内容的思考出发，提出关于模型规模的疑问。

金句与有趣评论

  1. “😂 Good as the same size Qwen2.5 - 0.5B, but 1/10 of the memory footprint.”
    • 亮点：简洁明了地对比了新BitNet模型和Qwen2.5 - 0.5B在性能和内存占用方面的情况。
  2. “🤔 It performs on - par with Qwen 2.5 0.5b while only being trained on 5 billion tokens?”
    • 亮点：表达出对模型仅用少量标记训练就能达到相当性能的疑惑。
  3. “👀 Bandit - level - 200：Doubt it, been over a year since the announcement it would take little for a company like meta, alibaba, etc to train a 70b model with the same data and compare if they perform the same, better or worse. Since literally no one releases any large model of bitnet as a test I take it as it just doesn’t work.”
    • 亮点：从大公司的角度出发，以缺乏大型测试模型为例阐述对BitNet可行性的怀疑。
  4. “💪 Honestly crazy - this is one of the first big bitnet updates in a solid few months.”
    • 亮点：体现出对新BitNet模型更新的惊喜之感。
  5. “🤩 I already thought BitNet was dead. But this just gave me hope that we might get some bigger models too.”
    • 亮点：表达出原本对BitNet发展的悲观到因新模型产生希望的转变。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一部分人对新BitNet模型持积极态度，表现出惊喜、期待，因为这是数月来的较大更新且可能有更大规模的模型出现；另一部分人则持怀疑态度，主要分歧点在于BitNet模型的可行性，怀疑者从成本、训练、硬件支持、缺乏学术论文等多方面论证，而支持者则看到模型目前的性能表现和发展潜力，认为不应过早否定。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型如果扩展可能带来的改变以及新的支持（如llama.cpp或者bitnet.cpp）的发展。
  • 潜在影响：如果该模型可行且扩展成功，可能会对模型领域产生冲击，改变目前的模型竞争格局，也可能促使更多关于BitNet架构的研究和应用。

详细内容：

标题：关于 Deepgrove 新 BitNet 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 Deepgrove 新 BitNet 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了链接 https://github.com/deepgrove-ai/Bonsai ，并引发了众多热烈的讨论。目前该帖子已获得了大量的点赞和众多评论。

主要的讨论方向集中在对这个新模型的性能、可行性以及潜在应用的探讨。文章将要探讨的核心问题是这个新的 BitNet 模型究竟能否带来实质性的突破和广泛应用。

在讨论中，有人认为新模型与同样大小的 Qwen2.5-0.5B 表现相当，但内存占用仅为其 1/10，如果能扩展到更大的模型将意义重大。但也有人指出，实际上该模型尚未实现或经过基准测试，只是在训练时考虑了 BitNet 架构。

有人说这个模型看起来只是对 BitNet 层的轻微修改，仍为 1.58 位。还有人表示，它在仅使用 50 亿个标记进行训练的情况下，能与 Qwen 2.5 0.5b 表现相当，值得一试。

然而，也有不少质疑的声音。有人怀疑它是否真的有效，认为如果有效，像 Meta、阿里巴巴这样的公司应该早就训练出 70b 模型进行比较，而至今没有大型的 BitNet 模型发布作为测试，所以推测可能效果不佳。

有人认为可能需要 120b 才能达到 70b 的水平，而且仍需全内存训练，目前没人这么做。还有人提出可能是成本原因，无法充分利用 GPU 的 BF16 或 int8 容量。

有人指出 BitNet 模型存在的问题，比如随着模型规模增大效果变好，但训练越多效果越差且有差异。在考虑大规模推理和训练成本时，Chinchilla 缩放并非最优，在这种情况下 BitNet 模型表现更差。

也有人提出疑问，为何没有相关的学术论文发表来分析验证。

有人认为目前没有数据中心硬件对其提供原生支持，训练 BitNet 模型意义不大，它在相同规模下表现稍差，训练有更多怪癖和注意事项，且在竞争环境中这种不稳定性可能被认为风险过高。

有人觉得要到 2028 - 2030 年左右再看，那时它要么成为新的重大突破，要么因为怪癖和不稳定性而失败。

有人质疑其工作原理，认为如果增加压缩（BitNet）会丢失信息，表现不会好。但也有人认为这是个有趣的问题，也许除了三元权重外还有其他导致其不如其他模型架构的架构细节。

有人提出是否存在某种理论上的“缩放定律”来衡量不同模型架构的性能和复杂性。

总之，关于 Deepgrove 新 BitNet 模型的讨论展现出了大家对其性能、可行性和未来发展的关注和思考，也反映出在这一领域的不确定性和期待。