Hacker News 의견

• 이 글은 훌륭하지만, 'nibble'이라는 단어를 사용할 기회가 많았는데 모두 놓쳤다는 점이 아쉽다.

  • 글이 흥미롭지만, 'nibble'이라는 단어를 활용하지 않은 점에 대한 아쉬움을 표현함.

• 4비트 가중치를 사용하는 시스템으로 70b 모델을 미세 조정하는 데 얼마나 걸릴지, 예를 들어 모델 크기, 훈련 크기, 훈련 비용, 이 기술로 예상되는 품질 손실을 나타내는 표가 있으면 소비자로서 관심이 갈 것 같다.

  • 미세 조정 최종 비용에 대한 관심을 나타내며, 모델 크기, 훈련 비용 등을 포함한 상세 정보를 요구함.

• (-1,0,1) 인코딩을 적용할 수 있는지 궁금하다. 해당 모델이 나오면 answer.ai가 같은 기술을 사용해 두 개의 작은 GPU로 큰 모델을 미세 조정할 수 있는지, 그리고 비용/효익 분석을 요청한다.

  • 새로운 인코딩 기법에 대한 기술 적용 가능성과 비용 대비 효과 분석에 대한 질문을 제기함.

• 이런 연구는 개인 사용자가 LLM 시장에서 경쟁할 수 있게 해주는 데 매우 유용하다. '제로에서 하나로'라는 책의 내용과 일맥상통하는 훌륭한 작업이다.

  • 연구가 개인 사용자에게 유용하며, 특정 문제를 해결하는 데 기여하는 점을 긍정적으로 평가함.

• NeurIPS 효율성 챌린지에서 모든 상위 입상작이 QLoRA를 사용했다는 점을 언급하지 않았는데, 이는 QLoRA의 중요성과 유용성을 보여주는 좋은 예시다.

  • QLoRA 기술의 중요성과 유용성을 강조하며, 해당 기술이 대회에서 인정받았음을 언급함.

• '오픈 소스' LLM에서 본 가장 흥미롭고 건설적인 접근 방식이다. 학계도 이를 표준으로 삼았으면 좋겠다.

  • 오픈 소스 LLM에 대한 접근 방식을 높이 평가하며, 학계에서도 이를 표준으로 채택하기를 바람.

• Metal에서의 빠른 훈련이 더 일찍 나왔으면 하는 바람이 있다. 현재로서는 Mac Studio가 대규모 모델 추론에 훨씬 저렴하고 충분히 빠르지만, 훈련 솔루션은 거의 존재하지 않는다.

  • Metal 플랫폼에서의 빠른 훈련 기대와 현재 Mac Studio의 효율성에 대한 의견을 제시함.

• 기술적 글쓰기의 품질과 명확성이 훌륭하다.

  • 기술 문서의 품질과 명확성에 대한 칭찬을 함.

• LLM(70B) 가중치를 나만의 데이터로 재훈련할 수 있는지 궁금하다.

  • 개인 데이터로 LLM 재훈련 가능성에 대한 질문을 함.

• 한정된 하드웨어 예산으로 LLM을 미세 조정하는 사람들에게 이는 획기적인 돌파구다.

  • 제한된 하드웨어 예산을 가진 사용자들에게 이 기술이 큰 진전이 될 것이라고 평가함.

• FSDP 대신 DeepSpeed를 선택한 이유가 궁금하다.

  • FSDP와 DeepSpeed 중 선택한 이유에 대한 궁금증을 표현함.

• 모델을 미세 조정할 수 있게 되었을 때 성능 튜닝을 위해 사용한 도구가 있는지 궁금하다.

  • 성능 튜닝을 위해 사용된 도구에 대한 질문을 함.

• 스파스화를 사용해본 적이 있는지, 이를 통해 더 적은 RAM으로 미세 조정이 가능할 것 같다는 생각이 든다.

  • 스파스화 기술 사용과 그로 인한 RAM 절감 가능성에 대한 의견을 제시함.