Microsoftが1.58ビットの大規模言語モデルをリリース、行列計算を足し算にできて計算コスト激減へ
Microsoftの研究チームがモデルのウェイトを「-1」「0」「1」の3つの値のみにすることで大規模言語モデルの計算コストを激減させることに成功したと発表しました。 [2402.17764] The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits https://arxiv.org/abs/2402.17764 従来のモデルであれば入力に対して「0.2961」などのウェイトをかけ算してから足し引きする必要がありましたが、「-1」「0」「1」の3値のみであればかけ算が不要になり、全ての計算を足し算で行えるようになります。 そのため、同じ性能を出すのに必要なコストが通常の大規模言語モデルに対して激減するとのこと。なお、それぞれのパラメーターが「-1」「0」「1」という3つの値を取るためlog[2](3)の値より「1.
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
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