Die Problemlösungsfähigkeiten im Programmieren sind bei Chat-AI höher als bei Coding-AI.

Warum macht niemand die Demokratisierung von AI? Wenn AI weiterhin wächst und der benötigte Energie- und Spezifikationsbedarf exponentiell ansteigt, denke ich, dass das einfach gefährlich ist.

Wir werden die Bit-TTT-Engine revolutionieren. Bisher war der Zustand "Nur LLMs, die mit Bit-TTT-Engine erstellt wurden, funktionieren → Es gibt kein LLM". Wir werden ein Tool zur Umwandlung in variable Bit-Präzision (1,58 Bit x N) erstellen, das bestehende LLMs (wie Safetensors-Dateien von Llama-3) zerlegt. Das folgende Bild zeigt die Ergebnisse eines Experiments mit einem Python-Prototypen, der eine Gaußsche Matrix der Größe 4096x4096 (entsprechend einer Schicht von Llama-3) verwendet. 1. Hohe Kompressionseffizienz: Selbst mit drei Basen (Basis 3) passt es auf etwa 30 % der Größe von FP16 (32 MB). 2. Reduzierung des Fehlers: Durch die dreistufige Zerlegung wurde der Fehler (RMSE) auf etwa 1/4 des ursprünglichen Wertes reduziert. 3. Durchführbarkeit: Der Prototyp in Python läuft schnell, und die Umwandlung des gesamten Llama-3 ist in einer realistischen Zeit möglich. Aus diesen Ergebnissen können wir schließen, dass es technisch durchaus möglich ist, ein Modell der Klasse Llama-3 mit 4 GB VRAM hochpräzise zu betreiben, wenn die Rust-Engine "variable Basisaddition" unterstützt. Hier ist der Fahrplan. --- 🚀 Projektfahrplan: Phase 10.5 (Adaptive Zerlegung) Mission: Modelle der Klasse Llama-3 (8B) mit "praktischer Geschwindigkeit und Präzision" auf Consumer-GPUs (VRAM 4GB) zum Laufen zu bringen. 🎯 Kernkonzept Die Einschränkung der bestehenden BitNet (1,58 Bit), die "Neulernen erforderlich" war, wird aufgehoben. Durch Post-Training Quantization (PTQ) und Adaptive Ternary Decomposition (ATD) wird es möglich, bestehende FP16-Modelle dynamisch zu quantisieren und auszuführen. 📅 Entwicklungsphasen Phase 1: Die Brücke (Python-Tools & Datenlayout) Ziel: Bestehende Modelle in "N Basen" zu zerlegen und in einem GPU-optimierten Format zu speichern. 🔧 Implementierung: Converter (convert_adaptive.py): Implementierung eines Gewichtszersetzungsalgorithmus mit der Greedy Residual-Methode. Interleaved Packing: Um die Inferenzgeschwindigkeit zu priorisieren, wird das weight_packed-Format verwendet, bei dem [w0, w1, w2] parameterweise interleaved angeordnet sind. Legacy Support: Datenlayout, das die Kompatibilität mit bestehenden BitNet-Modellen (N=1) aufrechterhält. ✅ Liefergegenstand: .safetensors-Datei (einschließlich weight_packed + scales). Validierungsskript in Python. Phase 2: Der Motor (Rust-Grundlage) Ziel: Der Rust-Motor soll "mehrschichtige Basen" erkennen und die Richtigkeit der Berechnungen gewährleisten (Geschwindigkeit ist zweitrangig). 🔧 Implementierung: AdaptiveBitLinear Struct: Erneuerung in eine neue Struktur, die gepackte Gewichte behandelt, anstatt BitLinear zu enthalten. Loader-Logik: Automatische Unterscheidung und Verzweigung zwischen weight (Legacy) und weight_packed (Adaptive) beim Laden des Modells. Naive Inference: Zunächst wird die Korrektheit durch eine Schleifenverarbeitung zur Berechnung von Produkten und Summen sichergestellt. ✅ Liefergegenstand: Bestehen von Unit-Tests (cargo test). Übereinstimmung der Python-Simulationswerte mit den Rust-Inferenzwerten. Phase 3: Die Geschwindigkeit (Optimierung & Fusionierte Kerne) Ziel: Einen "funktionierenden" Motor in einen "benutzbaren" Motor verwandeln. Ziel ist es, Geschwindigkeiten zu erreichen, die mit Int4-Modellen vergleichbar sind. 🔧 Implementierung: Multi-Base Fused Kernel: Implementierung eines benutzerdefinierten CUDA-Kernels, der die Lesevorgänge aus dem VRAM auf einen einzigen Vorgang beschränkt und w0 + w1 + w2 sofort im Register berechnet. Speicherausrichtung: Block-Interleaved-Optimierung zur Lösung des Ausrichtungsproblems bei "N=3" (z. B. in 4-Parameter-Einheiten). ✅ Liefergegenstand: Schnellere Inferenzgeschwindigkeit als FP16-Modelle. Minimierung des VRAM-Verbrauchs (vergleichbar mit Int4-Modellen). Phase 4: Integration & UX Ziel: Verbesserung der Benutzererfahrung und Nutzung der adaptiven Bitrate. 🔧 Implementierung: Bit-Depth Slider: API-Entwicklung, die es dem Benutzer ermöglicht, zur Laufzeit zwischen "Geschwindigkeit priorisieren (nur Basis 0)" und "Präzision priorisieren (alle Basen)" zu wählen. Benchmark-Suite: Veröffentlichung von Vergleichsbenchmarks mit bestehenden Llama.cpp (Int4) und FP16. 🛡️ Circuit Breakers (Go/No-Go-Kriterien) Wenn in jeder Entwicklungsphase die folgenden Kriterien nicht erfüllt sind, wird das Design überarbeitet. Präzision (Accuracy): Bei Verwendung von 3 Basen (ca. 4,7 Bit) sollte die Verschlechterung der Perplexität im Vergleich zum ursprünglichen FP16-Modell minimal sein. Geschwindigkeit (Speed): Minimum: Auch wenn es langsamer als Int4 ist, muss es in 4 GB VRAM passen und funktionieren (Wert als Enabler). Ziel: Nach Anwendung des Fused Kernels schneller als FP16-Modelle sein.