微软6页论文爆火:三进制LLM,真香!
金磊 发自 凹非寺新火种 | 公众号 QbitAI
这就是由微软和中国科学院大学在最新一项研究中所提出的结论——
所有的LLM,都将是1.58 bit的。
具体而言,这项研究提出的方法叫做BitNet b1.58,可以说是从大语言模型“根儿”上的参数下手。
将传统以16位浮点数(如FP16或BF16)形式的存储,统统变成了三进制,也就是 {-1, 0, 1}。
值得注意的是,这里的“1.58 bit”并不是指每个参数占用1.58字节的存储空间,而是指每个参数可以用1.58位的信息来表示。
在如此转换之后,矩阵中的计算就只会涉及到整数的加法,因此会让大模型在保持一定精度的同时,显著减少所需的存储空间和计算资源。
例如BitNet b1.58在3B模型大小时与Llama做比较,速度提高了2.71倍的同时,GPU内存使用几乎仅是原先的四分之一。
而且当模型的规模越大时(例如70B),速度上的提升和内存上的节省就会更加显著!
这种颠覆传统的思路着实是让网友们眼前一亮,论文在X上也是受到了高度的关注:
网友们惊叹“改变游戏规则”的同时,还玩起了谷歌attention论文的老梗:
那么BitNet b1.58具体又是如何实现的?我们继续往下看。
把参数变成三进制
这项研究实则是原班人马在此前发表的一篇论文基础之上做的优化,即在原始BitNet的基础上增加了一个额外的0值。
整体来看,BitNet b1.58依旧是基于BitNet架构(一种Transformer),用BitLinear替换了nn.Linear。
至于细节上的优化,首先就是我们刚才提到的“加个0”,即权重量化(weight quantization)。
BitNet b1.58模型的权重被量化为三元值{-1, 0, 1},这相当于在二进制系统中使用了1.58 bit来表示每个权重。这种量化方法减少了模型的内存占用,并简化了计算过程。
其次,在量化函数设计方面,为了将权重限制在-1、0或+1之间,研究者们采用了一种称为absmean的量化函数。
这个函数先会根据权重矩阵的平均绝对值进行缩放,然后将每个值四舍五入到最接近的整数(-1, 0, +1)。
接下来就到了激活量化(activation quantization)这一步。
激活值的量化与BitNet中的实现相同,但在非线性函数之前不将激活值缩放到[0, Qb]的范围内。相反,激活值被缩放到[−Qb, Qb]的范围,以此来消除零点量化。
值得一提的是,研究团队为了BitNet b1.58与开源社区兼容,采用了LLaMA模型的组件,如RMSNorm、SwiGLU等,使得它可以轻松集成到主流开源软件中。
最后,在实验的性能比较上,团队将BitNet b1.58与FP16 LLaMA LLM在不同大小的模型上进行了比较。
结果显示,BitNet b1.58在3B模型大小时开始与全精度LLaMA LLM在困惑度上匹配,同时在延迟、内存使用和吞吐量方面有显著提升。
而且当模型规模越大时,这种性能上提升就会越发显著。
网友:能在消费级GPU跑120B大模型了
正如上文所言,这篇研究独特的方法在网上引发了不小的热议。
DeepLearning.scala作者杨博表示:
与此同时,他也提出了关于BitNet的缺点:
△图源:知乎,经授权引用
不过也有网友分析认为:
那么你觉得这种新方法如何呢?
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