如何将LLM微调为1.58位？ - 分析Vidhya

探索1.58位量化LLM的效率

大型语言模型（LLM）的规模和复杂性迅速增加，导致计算成本和能源消耗升级。量化是一种降低模型参数精度的技术，它提供了有希望的解决方案。本文深入研究了Bitnet，这是一种新颖的方法，它将LLM微调为前所未有的1.58位，从而实现了显着的效率提高。

量化的挑战

传统LLM使用16位（FP16）或32位（FP32）浮点精度。量化将此精度降低到低位格式（例如8位，4位），从而节省了内存和更快的计算。但是，这通常是以准确性为代价的。关键挑战在于最大程度地减少极度降低中固有的性能权衡。

比特网：一种新颖的方法

Bitnet引入了1.58位LLM体系结构，其中每个参数使用三元值{-1，0，1}表示。这种创新的方法利用了Bitlineal层，取代了模型多头注意力和前馈网络中的传统线性层。为了克服三元重量的非差异性，Bitnet采用了直通估计器（Ste）。

直通估计器（Ste）

Ste是比特网的关键组成部分。它允许梯度通过反向传播过程中的非差异量化过程传播，尽管使用离散权重，但仍可以有效的模型训练。

预先训练模型的微调

虽然Bitnet在从头开始训练时表现出令人印象深刻的结果，但预培训的资源要求很大。本文探讨了对现有的预培训模型（例如Llama3 8b）至1.58位的可行性。这种方法面临挑战，因为量化会导致信息丢失。作者通过采用动态lambda调度并探索替代量化方法（每行，每列，每组）来解决这一问题。

优化策略

该研究强调了在微调过程中仔细优化的重要性。动态Lambda调度逐渐在训练过程中引入量化，证明对减轻信息丢失和改善收敛至关重要。进行了不同的Lambda调度函数（线性，指数，Sigmoid）的实验以找到最佳方法。

实验结果和分析

该研究提出了全面的实验结果，将微调1.58位模型与各种基线的性能进行了比较。结果表明，尽管与完整精确模型相比，尽管某些性能差距仍然存在，但效率提高却是可观的。还分析了模型大小和数据集选择的影响。

拥抱脸部整合

通过拥抱面孔可以使微调模型可以访问，从而可以轻松地集成到各种应用程序中。本文提供了代码示例，演示了如何加载和利用这些模型。

结论

BITNET代表LLM效率的显着进步。虽然对1.58位进行微调提出了挑战，但该研究表明，具有与高度精确模型相当的绩效的潜力，其计算成本和能源消耗却大大降低。这为在资源受限的设备上部署大规模LLM并减少了AI的环境影响开辟了令人兴奋的可能性。

（注意：图像被引用但未包含在此输出中，因为它们没有以可以直接合并的格式提供。）

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