如何將LLM微調為1.58位？ - 分析Vidhya

探索1.58位量化LLM的效率

大型語言模型（LLM）的規模和復雜性迅速增加，導致計算成本和能源消耗升級。量化是一種降低模型參數精度的技術，它提供了有希望的解決方案。本文深入研究了Bitnet，這是一種新穎的方法，它將LLM微調為前所未有的1.58位，從而實現了顯著的效率提高。

量化的挑戰

傳統LLM使用16位（FP16）或32位（FP32）浮點精度。量化將此精度降低到低位格式（例如8位，4位），從而節省了內存和更快的計算。但是，這通常是以準確性為代價的。關鍵挑戰在於最大程度地減少極度降低中固有的性能權衡。

比特網：一種新穎的方法

Bitnet引入了1.58位LLM體系結構，其中每個參數使用三元值{-1，0，1}表示。這種創新的方法利用了Bitlineal層，取代了模型多頭注意力和前饋網絡中的傳統線性層。為了克服三元重量的非差異性，Bitnet採用了直通估計器（Ste）。

直通估計器（Ste）

Ste是比特網的關鍵組成部分。它允許梯度通過反向傳播過程中的非差異量化過程傳播，儘管使用離散權重，但仍可以有效的模型訓練。

預先訓練模型的微調

雖然Bitnet在從頭開始訓練時表現出令人印象深刻的結果，但預培訓的資源要求很大。本文探討了對現有的預培訓模型（例如Llama3 8b）至1.58位的可行性。這種方法面臨挑戰，因為量化會導致信息丟失。作者通過採用動態lambda調度並探索替代量化方法（每行，每列，每組）來解決這一問題。

優化策略

該研究強調了在微調過程中仔細優化的重要性。動態Lambda調度逐漸在訓練過程中引入量化，證明對減輕信息丟失和改善收斂至關重要。進行了不同的Lambda調度函數（線性，指數，Sigmoid）的實驗以找到最佳方法。

實驗結果和分析

該研究提出了全面的實驗結果，將微調1.58位模型與各種基線的性能進行了比較。結果表明，儘管與完整精確模型相比，儘管某些性能差距仍然存在，但效率提高卻是可觀的。還分析了模型大小和數據集選擇的影響。

擁抱臉部整合

通過擁抱面孔可以使微調模型可以訪問，從而可以輕鬆地集成到各種應用程序中。本文提供了代碼示例，演示瞭如何加載和利用這些模型。

結論

BITNET代表LLM效率的顯著進步。雖然對1.58位進行微調提出了挑戰，但該研究表明，具有與高度精確模型相當的績效的潛力，其計算成本和能源消耗卻大大降低。這為在資源受限的設備上部署大規模LLM並減少了AI的環境影響開闢了令人興奮的可能性。

（注意：圖像被引用但未包含在此輸出中，因為它們沒有以可以直接合併的格式提供。）

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