overview

Title: The Impact of 1-Bit LLM: A 8.9-Fold Speed Increase with BitNet 1.58Bits
Significant Advancement in LLMs: Introduction of a 1-bit LLM, "BitNet 1.58Bits," by Microsoft's China team.
Leap in Efficiency and Performance: Transition from 8-bit or 4-bit to 1-bit quantization.
Remarkable Speed Increase: BitNet achieves an 8.9 times increase in throughput compared to traditional 70 billion parameter models.
Superior Speed and Accuracy: Outperforms Llama model in both aspects, being 3 times faster without sacrificing accuracy.
1-Bit Processing Capability: Enables calculations using only addition, reducing computational load and memory usage.
Potential Shift in Computing Resources: Suggests a move away from GPUs towards hardware optimized for addition.
Unrealized Full Implications: The BitNet model and its details are not yet public, but BitNetTransformer is available for exploration.
Rapid Innovation in AI: Highlights the fast-paced advancements in the field.
タイトル: 1ビットLLMの衝撃: BitNet 1.58Bitsで8.9倍の速度向上
LLMの大幅進歩: Microsoftの中国チームによって開発された1ビットLLM、「BitNet 1.58Bits」の導入。
効率と性能の飛躍: 8ビットまたは4ビットから1ビット量子化への移行。
顕著な速度向上: 伝統的な700億パラメータモデルに比べて、BitNetは8.9倍のスループットを実現。
速度と精度で優れる: Llamaモデルを速度（3倍速い）と精度の両方で上回る。
1ビット処理能力: 加算のみを使用した計算を可能にし、計算負荷とメモリ使用量を大幅に削減。
コンピューティングリソースの潜在的なシフト: GPUから加算に特化したハードウェアへの移行を示唆し、ディープラーニングのリソースランドスケープを再形成する可能性がある。
未だ実現されていない全貌: BitNetモデルとその詳細はまだ公開されていないが、BitNetTransformerの実装はエンジニアが探索可能。
AI分野の急速なイノベーション: 分野の急速な進歩を強調。

paper

[2310.11453] BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models

Microsoft's Breakthrough in Computational Cost Reduction for Large-Scale Language Models

Microsoftの研究チームが成功裏に大規模言語モデルの計算コストを削減

The team restricted model weights to three values: "-1," "0," and "1."
モデルのウェイトを「-1」「0」「1」の3つの値に制限した。
参考

    def binarize_weights(self):
        alpha = self.weight.mean()
        binarized_weights = torch.sign(self.weight - alpha)
        return binarized_weights

解説

このコードでは、binarize_weights メソッドは、重みをバイナリ化（二値化）する機能を提供しています。具体的な処理の流れとしては、次のようになります。

まず、alpha という変数に、self.weight（おそらくネットワークのある層の重みを表す）の平均値を代入します。
次に、torch.sign 関数を使用して、self.weight から alpha を引いた値の符号を取得します。ここで torch.sign 関数は、引数の各要素に対して、値が正であれば 1、値が 0 であれば 0、値が負であれば -1 を返します。
その結果、binarized_weights は、self.weight の各要素が平均値 alpha より大きい場合は 1、小さい場合は -1、そして alpha に等しい場合は 0（torch.sign の振る舞いに依存）となるようにバイナリ化された重みが得られます。

これにより、ネットワークの重みを、その平均値を基準として二値化（ただし、ここでは -1, 0, 1 の三値になり得る）することができます。この手法は、特にバイナリニューラルネットワーク（BNN）など、メモリ使用量や計算量を削減することを目的とした場合に有用です。ただし、上記のコードでは 0 を返すケースが存在する可能性がありますが、実際にはバイナリ化の文脈では 1 または -1 の値が用いられることが一般的です。この点については、実装の意図やコンテキストに依存します。

This innovation eliminates the need for multiplication operations.
この革新により、かけ算の必要性がなくなった。
All computations can now be conducted with addition alone.
すべての計算が足し算のみで行えるようになった。
The computational cost required to achieve the same performance as traditional large language models is significantly reduced.
従来の大規模言語モデルと同等の性能を達成するための計算コストが大幅に削減された。

The model is referred to as a "1.58-bit model" due to each parameter taking one of three values.
各パラメーターが3つの値のいずれかを取るため、「1.58ビットのモデル」と呼ばれている。
参考：https://www.google.com/search?q=log2(3)
Benchmarks comparing the performance of this model, named BitNet, with LLaMA show BitNet's ability to maintain or exceed traditional performance by slightly increasing model size.
BitNetと呼ばれるこのモデルのパフォーマンスをLLaMAと比較したベンチマークは、BitNetがわずかにモデルサイズを増やすことで従来の性能を維持または上回る能力を示している。

Despite competitive performance, BitNet significantly outperforms LLaMA in terms of memory usage and latency.
競争力のあるパフォーマンスにもかかわらず、BitNetはメモリ使用量とレイテンシの面でLLaMAを大幅に上回る。
Additionally, BitNet drastically reduces the cost of matrix operations and overall energy consumption, making it a promising approach for large-scale language models.
さらに、BitNetは行列演算のコストと全体的なエネルギー消費量を大幅に削減し、大規模言語モデルにとって有望なアプローチとなっている。