1 位元和三元 BitNet 模型
BitNet 是 Microsoft 的研究系列，表明可以使用限制為 1 位的權重（或三元情況下的三個值）來訓練大型語言模型。
概述
This slashes memory and energy use dramatically while keeping surprisingly strong accuracy.
深入探討
傳統模型將每個權重儲存為 16 位數。 BitNet 用極低位表示取代了這些。頗具影響力的 BitNet b1.58 變體使用三元權重，每個權重限制為 -1、0 或 +1，每個權重大約包含 1.58 位元資訊（以 3 的 2 為底的對數）。關鍵的想法是，模型是在這些限制下從頭開始訓練的，而不是隨後量化的，因此它學會了對有限精度的穩健性。由於權重僅為 -1、0 或 +1，因此矩陣數學中昂貴的乘法會分解為加法和減法。其結果是顯著降低記憶體頻寬、能耗和延遲，0 值還可以實現稀疏性，同時在許多基準測試中與可比較大小的全精度模型相匹配。
技術洞察
BitNet 使用自訂 BitLinear 層，在前向傳遞期間將權重量化為三元並將激活量化為低精度，同時透過直通估計器保留更高精度的權重「影子」副本以進行梯度更新。因為每個權重都是 -1、0 或 +1，所以主導 Transformer 計算的點積變成了加法和減法，而不是浮點乘法，這就是在合適的硬體上釋放能量和速度增益的原因。
戰略影響
成本與預算
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
更明確的決策
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
品質管控
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
1 位元和三元 BitNet 模型的未來
BitNet 指出了未來，有能力的模型可以在沒有資料中心 GPU 的手機、筆記型電腦和邊緣設備上運行。主要瓶頸是硬體：當今的晶片是為浮點數學而構建的，因此針對僅三進制加法運算進行優化的專用加速器可以使優勢成倍增加。預計會有更多原生 1 位元架構、更大的 BitNet 式模型，以及整合到電池壽命和隱私至關重要的裝置上助手中，這可能會重塑人工智慧推理的經濟性。
現實世界的實施
Microsoft 的 BitNet b1.58 2B4T 在 CPU 上高效運行，無需專用 GPU 即可實現 LLM 推理。
借助 ~1.58 位元權重，裝置上的助理可以將功能強大的模型裝入手機有限的記憶體中。
透過加法取代浮點乘法，降低大容量 API 服務的推理能源和碳成本。
邊緣部署（物聯網、嵌入式硬體），其中三元權重使本地語言理解在緊張的功耗預算內變得可行。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
不斷探索
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常見問題
What is 1-Bit and Ternary BitNet Models?
BitNet 是 Microsoft 的研究系列，表明可以使用限制為 1 位的權重（或三元情況下的三個值）來訓練大型語言模型。這大大減少了記憶體和能源的使用，同時保持了驚人的高準確性。
為什麼 BitNet b1.58 被描述為每個權重使用大約 1.58 位元？
三元權重採用三個值之一，表示三種狀態需要以 3 為底的對數 2，大約為 1.58 位元。
是什麼讓 BitNet 的矩陣運算比標準模型更便宜？
由於權重限制為 -1、0 和 +1，乘以權重可簡化為加、減或忽略某個值，從而避免昂貴的浮點乘法。
在訓練過程中，儘管量化步驟不可微，但 BitNet 如何更新權重？
BitNet 保留更高精度的權重主副本，並使用直通估計器透過量化傳遞梯度，從而實現正常的反向傳播。
允許值 0（三進制，非純二進制）能帶來什麼額外好處？
0 狀態可以有效地關閉一些連接，從而引入可用於進一步提高效率的稀疏性。
實現 BitNet 全面效率提升的主要硬體挑戰是什麼？
當今的加速器是圍繞著浮點乘法設計的，因此需要用於基於三元加法的運算的專用硬體才能充分釋放 BitNet 的速度和能源優勢。