每日论文速递 | 1-bit LLM时代：所有LLM都在1.58Bit中

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The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits摘要：最近的研究，如BitNet，正在为1位大型语言模型（LLM）的新时代铺平道路。在这项工作中，我们引入了一个1位LLM变体，即BitNet b1.58，其中LLM的每个单个参数（或权重）都是三进制{-1，0，1}。它匹配全精度（即，FP 16或BF 16）Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌，同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是，1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方，用于训练新一代的LLM，这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外，它实现了一种新的计算范式，并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764

Q1: 这篇论文试图解决什么问题？

A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持大型语言模型（LLMs）性能的同时，显著降低其在部署和运行时的成本。具体来说，它关注以下几个方面：

降低能耗：随着LLMs规模的增长，其能源消耗也急剧增加，这不仅对环境造成了影响，也增加了经济成本。论文提出了一种1.58位的LLM变体（BitNet b1.58），通过使用更低位宽的参数（{-1, 0, 1}），减少了模型的内存和计算需求，从而降低了能耗。

提高效率：传统的16位浮点数（FP16或BF16）LLMs在矩阵乘法等操作中涉及大量的浮点加法和乘法，这在许多芯片上是计算性能的瓶颈。BitNet b1.58通过仅使用整数加法来执行矩阵乘法，大幅节省了能量成本，并且能够实现更快的计算。

优化内存使用：在推理过程中，将模型参数从DRAM传输到芯片上的加速器内存（如SRAM）是一个成本较高的过程。1位LLMs由于其较低的内存占用，可以显著减少从DRAM加载权重的成本和时间，从而提高推理效率。

支持特征过滤：BitNet b1.58通过在模型权重中引入0值，提供了对特征过滤的显式支持，这可以显著提高1位LLMs的性能。

新硬件设计：论文还提出了为1位LLMs设计特定硬件的设想，以进一步优化性能和成本。

总的来说，论文的目标是开发一种既高性能又成本效益的新型LLM，同时为未来的硬件设计提供指导，以更好地适应这种新的计算范式。

Q2: 有哪些相关研究？

A：论文中提到了多项相关研究，这些研究主要集中在以下几个方面：

低比特量化：研究如何通过降低模型权重和激活的位宽来减少LLMs的内存占用和计算成本。例如，XLS+23、FAHA23、CCKS23、TCS+24等研究探讨了从16位浮点数向更低比特（如4位）转换的方法。

1位模型架构：WMD+23的研究提出了BitNet，这是一种1位的LLM架构，它通过仅使用整数加法来执行矩阵乘法，显著降低了计算成本。

Transformer模型的优化：LLaMA LLM（TLI+23, TMS+23）作为开源LLMs的主流架构，其组件和设计被BitNet b1.58所采用，以便于集成到现有的开源软件中。

推理成本的优化：研究如何通过优化模型结构和硬件来降低LLMs在推理时的延迟、内存使用和能量消耗。例如，Ladder（WMC+23）的研究提供了针对LLM推理延迟的优化。

模型性能的评估：研究如何评估LLMs在不同任务上的性能，包括零样本（zero-shot）任务。例如，ARC-Easy（YBS19）、ARC-Challenge（YBS19）、Hellaswag（ZHB+19）、Winogrande（SBBC20）、PIQA（BZB+19）、OpenbookQA（MCKS18）、BoolQ（CLC+19）等任务被用来评估BitNet b1.58的性能。

模型训练的优化：研究如何通过改进训练过程来提高LLMs的性能。例如，StableLM-3B（TBMR）的研究提供了一种训练3B大小模型的方法，该方法也被用于BitNet b1.58的训练。

硬件设计：Groq5的研究展示了为LLMs设计特定硬件（如LPU）的潜力，这为BitNet b1.58等1位LLMs的硬件优化提供了参考。

这些相关研究为BitNet b1.58的开发提供了理论基础和技术背景，同时也展示了LLMs领域在性能优化和成本降低方面的持续进步。

Q3: 论文如何解决这个问题？

A：论文通过以下关键方法解决了在保持大型语言模型（LLMs）性能的同时降低成本的问题：

1.58位权重：提出了一种新的1位LLM变体，BitNet b1.58，其中每个参数（权重）都是三元的，即取值为{-1, 0, 1}。这种表示方法在二进制系统中相当于1.58位。这种方法减少了模型的内存占用，同时通过整数加法而非浮点运算来降低计算成本。

量化函数：为了将权重限制在-1, 0, +1的范围内，论文采用了一种称为absmean的量化函数。这个函数首先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近的整数。

LLaMA-like组件：BitNet b1.58采用了LLaMA模型的类似组件，如RMSNorm、SwiGLU、旋转嵌入（rotary embedding），并去除了所有偏置。这使得BitNet b1.58能够更容易地集成到流行的开源软件中。

性能评估：通过在多个语言任务上评估BitNet b1.58的零样本性能，包括ARC-Easy、ARC-Challenge、Hellaswag、Winogrande、PIQA、OpenbookQA和BoolQ等，以及在WikiText2和C4数据集上的验证困惑度（perplexity），来比较BitNet b1.58与FP16 LLaMA LLM的性能。

成本比较：论文比较了BitNet b1.58与LLaMA LLM在不同模型大小下的内存、延迟、吞吐量和能量消耗。结果表明，BitNet b1.58在保持性能的同时，显著降低了这些成本。

新硬件设计：论文提出了为1位LLMs设计特定硬件的想法，以进一步优化性能和成本。这包括对现有硬件的改进，以及开发新的硬件架构来适应1位计算。

长序列支持：BitNet b1.58通过将激活从16位减少到8位，为长序列提供了更好的支持，这允许在相同的资源下翻倍上下文长度。

边缘和移动设备上的LLMs：由于1.58位LLMs的内存和能量消耗降低，它们可以更容易地部署在边缘和移动设备上，这为这些设备上的语言模型应用提供了新的可能性。

Q4: 论文做了哪些实验？

A：论文中进行了一系列实验来验证BitNet b1.58模型的性能和效率。以下是主要的实验内容：

模型性能比较：
使用不同大小的BitNet b1.58模型（700M, 1.3B, 3B, 3.9B）与LLaMA LLM进行比较。

在多个自然语言处理任务上评估零样本（zero-shot）性能，包括ARC-Easy、ARC-Challenge、Hellaswag、Winogrande、PIQA、OpenbookQA和BoolQ等。

在WikiText2和C4数据集上报告验证困惑度（perplexity）。

成本效益分析：
比较了BitNet b1.58与LLaMA LLM在不同模型大小下的内存使用、延迟和吞吐量。

使用FasterTransformer3代码库和Ladder的2-bit内核来测量GPU内存和延迟。

在不同模型大小（7B, 13B, 70B）上评估成本，包括延迟和内存消耗。

能量消耗估计：
估计了BitNet b1.58和LLaMA LLM在矩阵乘法操作中的算术运算能量消耗。

报告了不同模型大小下端到端能量成本的比较。

吞吐量比较：
在两个80GB A100卡上，使用pipeline parallelism比较了BitNet b1.58 70B和LLaMA LLM 70B的吞吐量。

2T训练令牌的可扩展性测试：
训练了一个使用2T训练令牌的BitNet b1.58模型，并在Winogrande、PIQA、SciQ、LAMBADA和ARC-easy等任务上评估零样本准确率。

1位混合专家模型（MoE）：
探讨了1.58位LLMs在减少MoE模型的内存消耗和网络传输开销方面的潜力。

长序列支持：
讨论了BitNet b1.58在支持长序列方面的潜力，以及如何通过进一步压缩来实现。

边缘和移动设备上的LLMs：
讨论了1.58位LLMs在边缘和移动设备上部署的潜力，以及对CPU友好性。

Q5: 有什么可以进一步探索的点？

A：论文中提出了一些可以进一步探索的点，这些点主要集中在以下几个方面：

长序列的无损压缩：
BitNet b1.58已经将激活从16位减少到8位，未来可以考虑将1.58位LLMs的激活进一步压缩到4位或更低，以支持更长的序列，同时保持性能。

边缘和移动设备上的LLMs：
研究如何将1.58位LLMs部署到边缘和移动设备上，以及如何优化这些设备上的LLMs性能和资源使用。

新硬件设计：
设计和开发专门针对1位LLMs的硬件，如低精度处理器（LPUs），以进一步提高性能和降低成本。

1位混合专家模型（MoE）：
探索1.58位LLMs在MoE架构中的应用，以解决高内存消耗和跨芯片通信开销的问题。

训练策略和数据集：
研究使用不同数量的训练令牌（如2T）对1.58位LLMs性能的影响，以及如何优化训练过程以适应这种新的位宽。

模型泛化能力：
对1.58位LLMs在不同任务和数据集上的泛化能力进行更深入的分析，以确保其在多样化的应用场景中的有效性。

系统级优化：
研究如何在系统级别上进一步优化1.58位LLMs，包括内存管理、计算调度和能效比。

模型鲁棒性：
评估1.58位LLMs在面对不同类型的输入噪声和异常情况时的鲁棒性。

可解释性和透明度：
研究如何在降低位宽的同时保持或提高模型的可解释性和透明度，这对于模型的安全性和信任至关重要。

环境影响：
评估1.58位LLMs在减少能源消耗方面的环境影响，以及如何通过这些技术实现更可持续的AI发展。

Q6: 总结一下论文的主要内容？

A：这篇论文介绍了一种新型的1位大型语言模型（LLM）变体，称为BitNet b1.58。以下是论文的主要内容总结：

背景：
随着LLMs规模的增长，其在部署和运行时的高能耗和成本成为了一个挑战。传统的16位浮点数（FP16或BF16）LLMs在矩阵乘法等操作中涉及大量的浮点运算，导致能耗高。

BitNet b1.58模型：
提出了一种1位LLM变体，其中每个参数（权重）都是三元的，即取值为{-1, 0, 1}。这种表示方法在二进制系统中相当于1.58位。BitNet b1.58在保持与全精度（FP16）模型相同的性能的同时，显著降低了延迟、内存使用、吞吐量和能量消耗。

关键技术：
使用absmean量化函数将权重量化为三元值。

采用LLaMA-like组件，包括RMSNorm、SwiGLU、旋转嵌入等，以便于集成到现有的开源软件中。

在不同大小的模型上进行性能评估，包括零样本任务和验证困惑度（perplexity）。

实验结果：
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，同时具有更快的推理速度和更低的GPU内存使用。

在70B模型大小时，BitNet b1.58的推理速度是LLaMA LLM的4.1倍，内存消耗减少了7.16倍。

在能量消耗方面，BitNet b1.58在7nm芯片上进行矩阵乘法时节省了71.4倍的算术运算能量。

未来工作：
探索1.58位LLMs在支持长序列、边缘和移动设备部署、新硬件设计等方面的潜力。

研究1位混合专家模型（MoE）在降低成本和提高效率方面的应用。

设计针对1位LLMs的特定硬件，以进一步优化性能。

结论：
BitNet b1.58不仅在性能上与全精度模型相匹配，而且在成本效益方面提供了显著的改进，为LLMs的未来发展提供了新的方向。

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