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Interessante segnalazione di Pomaro sugli LLM: in arrivo quelli a 1,58bit.
Invece di rappresentare token e relazioni a 16 bit, usano meno spazio.
Queste le analisi che ho estratto con copilot:
These the considerations regarding quality, quantity, and customization when using 1-bit LLMs:
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Quality:
- Fine-Tuning Challenges: Achieving high-quality results with 1-bit LLMs often involves fine-tuning on specific tasks or domains. However, fine-tuning can be resource-intensive and requires labeled data.
- Inherent Biases: Like all language models, 1-bit LLMs may inadvertently exhibit biases present in their training data. Ensuring fairness and mitigating bias remains an ongoing challenge.
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Quantity:
- Model Size: 1-bit LLMs are typically smaller than their full-precision counterparts. While this enables faster inference, it also means they might not capture as much context or knowledge.
- Limited Vocabulary: Smaller models have a restricted vocabulary, which can impact their ability to generate diverse and nuanced responses.
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Customization:
- Predefined Architectures: 1-bit LLMs come with predefined architectures. Customizing these architectures extensively might not be straightforward.
- Task-Specific Adaptation: While fine-tuning allows some customization, it’s essential to strike a balance between task-specific adaptation and maintaining generalization capabilities.
Remember that the trade-offs between quality, quantity, and customization depend on your specific use case. Assess your project requirements and choose accordingly!
Ecco le fonti relative all’ultima risposta:
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“The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits”:
- Questo articolo introduce un modello di linguaggio a 1,58 bit, chiamato BitNet b1.58, in cui ogni parametro (o peso) del modello è ternario {-1, 0, 1}. BitNet b1.58 corrisponde alle prestazioni di un modello Transformer di precisione completa (FP16 o BF16) con la stessa dimensione del modello e lo stesso numero di token di addestramento, ma è significativamente più efficiente in termini di latenza, memoria, throughput ed energia. Inoltre, apre la strada a nuove generazioni di modelli di linguaggio ad alte prestazioni e costo efficace1.
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“Amplifying Limitations, Harms and Risks of Large Language Models”:
- Questo articolo esplora le limitazioni dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, inclusi i rischi e i danni associati. Sebbene non sia specificamente centrato sui modelli a 1 bit, offre una panoramica più ampia delle sfide e dei problemi legati all’uso di tali modelli2.
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“The Working Limitations of Large Language Models”:
- Questo articolo discute delle limitazioni dei grandi modelli di linguaggio, evidenziando la loro capacità di generare risposte dettagliate e creative. Anche se non si concentra esclusivamente sui modelli a 1 bit, offre spunti interessanti sulle sfide associate all’adozione di tali modelli3.
