微軟開源 1bit 大模型推理框架！
現(xiàn)在 1000 億參數(shù)大模型量化后單 CPU 可跑，速度可達(dá)每秒 5-7 個 token。
比如在蘋果 M2 新品上運(yùn)行 BitNet b1.58 3B 模型，be like：
就是今年爆火論文 The Era of 1-bit LLMs 的官方代碼實(shí)現(xiàn)，開源不到一周 GitHub 已攬獲 7.9k Star。
傳統(tǒng)大模型參數(shù)以 16 位浮點(diǎn)數(shù)（如 FP16 或 BF16）形式的存儲，而 BitNet b1.58 將其統(tǒng)統(tǒng)變成了三進(jìn)制，也就是 {-1, 0, 1}。
這里的“1.58 bit”指每個參數(shù)可以用 1.58 位的信息來表示。
轉(zhuǎn)換之后，矩陣中的計(jì)算就只會涉及到加法，因此會讓大模型在保持一定精度的同時，顯著減少所需的存儲空間和計(jì)算資源，也顯著提升了在本地設(shè)備上運(yùn)行 LLM 的可能性。
這個項(xiàng)目開源后，在 X 上也受到了一波高度關(guān)注。
千億參數(shù)模型量化后單 CPU 可跑
bitnet.cpp 是 1bit LLM（例如 BitNet b1.58）的官方推理框架。
該框架配備了一系列優(yōu)化內(nèi)核，支持在 CPU 上進(jìn)行快速且無損的 1.58bit 模型推理，未來將擴(kuò)展支持 NPU 和 GPU。
bitnet.cpp 的首版主要支持 CPU 推理。
具體性能改進(jìn)方面，在 ARM CPU 上，該框架可實(shí)現(xiàn) 1.37 至 5.07 倍的加速，而且更大的模型將有更顯著的性能提升。
同時，它能將能耗降低 55.4% 至 70.0%，進(jìn)一步增強(qiáng)效率。
在 x86 CPU 上，加速效果介于 2.37 至 6.17 倍之間，能耗減少 71.9% 至 82.2%。
網(wǎng)友們也發(fā)現(xiàn)了華點(diǎn)，在 x86 上的性能增益量比 ARM 更大。
此外，bitnet.cpp 能使千億參數(shù)模型量化后單 CPU 可跑，速度可達(dá)每秒 5-7 個 token，接近人類閱讀速度。
微軟還展示了使用 bitnet.cpp 推理框架支持的不同 1 bit LLM。
6 頁論文，引入 1 bit LLM
1 bit LLM 的實(shí)現(xiàn)方法，微軟在一年前就有相關(guān)研究，稱為 BitNet（一種 Transformer），用 BitLinear 替換了 nn.Linear。
今年二月，BitNet 原班人馬在上一篇論文的基礎(chǔ)之上做了優(yōu)化，提出 BitNet b1.58，在原始 BitNet 的基礎(chǔ)上增加了一個額外的 0 值。
然后這篇內(nèi)容只有 6 頁的論文引發(fā)熱議：
BitNet b1.58 模型的權(quán)重被量化為三元值 {-1, 0, 1}，相當(dāng)于在二進(jìn)制系統(tǒng)中使用了 1.58 bit 來表示每個權(quán)重。
采用了 absmean 量化函數(shù)來約束權(quán)重，將權(quán)重矩陣通過其平均絕對值進(jìn)行縮放，然后四舍五入到最接近的整數(shù)值（-1、0 或 1）。
激活量化中，激活值被縮放到 [?Qb, Qb] 的范圍，以此來消除零點(diǎn)量化。
在架構(gòu)設(shè)計(jì)上，BitNet b1.58 借鑒了 Llama，使用了 RMSNorm、SwiGLU、旋轉(zhuǎn)位置編碼等組件，并移除了所有偏置項(xiàng)。這種設(shè)計(jì)使其能夠輕松集成到主流的開源框架中。
實(shí)驗(yàn)中，與 Llama 相比，BitNet b1.58 在矩陣乘法方面節(jié)省了 71.4 倍的計(jì)算能耗。
這種方法發(fā)布后，也有不少人在這項(xiàng)研究的基礎(chǔ)之上進(jìn)行探索。
其中一個問題是，BitNet b1.58 將每個參數(shù)僅用三元值表示，但是所有這些都需要從頭開始訓(xùn)練模型，并不是誰都有預(yù)算來進(jìn)行 LLM 預(yù)訓(xùn)練。
而 Huggingface Transformers 最近整合了 BitNet b1.58，運(yùn)用了一些技巧，使得現(xiàn)有模型可以直接微調(diào)到 1.58bit。
感興趣的童鞋可以自行查閱。
不過也有網(wǎng)友指出了這種方法的局限：
總之，1 bit LLM 具有巨大的潛力。
但也正如網(wǎng)友所言，1 bit LLM 關(guān)鍵還得是能在實(shí)踐中證明自己。
參考鏈接：
[1]https://github.com/microsoft/BitNet
[2]https://x.com/rohanpaul_ai/status/1847814379657462201
[3]https://x.com/rohanpaul_ai/status/1848172443258728860?s=46&t=iTysI4vQLQqCNJjSmBODPw
[4]https://huggingface.co/blog/zh/1_58_llm_extreme_quantization
本文來自微信公眾號：微信公眾號（ID：QbitAI），作者：西風(fēng)，原標(biāo)題《微軟開源爆火 1.58bit 大模型推理框架！千億參數(shù)模型量化后單 CPU 可跑，速度每秒 5-7 個 token》
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