कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या गतिशील जगात, Microsoft रिसर्चने एक महत्त्वपूर्ण शोध लावला आहे, जो जनरेटिव्ह AI ची उपलब्धता आणि कार्यक्षमतेची पुनर्व्याख्या करतो. त्यांच्या अलीकडील पेपरमध्ये BitNet b1.58 2B4T सादर केले आहे, हे ‘1-बिट’ वेट्ससह मूळतः प्रशिक्षित केलेले एक मोठे भाषिक मॉडेल (LLM) आहे, किंवा अधिक स्पष्टपणे, 1-ट्रिट वेट्स. हा अभिनव दृष्टिकोन पारंपरिक पद्धतींपेक्षा वेगळा आहे, जो पूर्ण अचूकतेत प्रशिक्षित केलेल्या मॉडेलच्या प्रमाणीकरणावर अवलंबून असतो.
पारंपरिक LLM च्या मर्यादांवर मात
पारंपरिक LLM त्यांच्या उल्लेखनीय कामगिरी असूनही, काही महत्त्वपूर्ण अडचणींमुळे त्यांची व्यापक स्वीकृती मर्यादित आहे. या मर्यादा प्रामुख्याने त्यांच्या मोठ्या मेमोरीफूटप्रिंट्स, जास्त ऊर्जा वापर आणि लक्षणीय अनुमान वेळेमुळे येतात. परिणामी, ही मॉडेल एज डिव्हाइसेसवर, संसाधन-मर्यादित वातावरणात आणि रिअल-टाइम ऍप्लिकेशन्ससाठी वापरणे अव्यवहार्य ठरते.
या समस्या कमी करण्यासाठी, AI समुदाय क्वांटाइज्ड मॉडेल शोधण्यावर अधिकाधिक लक्ष केंद्रित करत आहे. ही मॉडेल त्यांच्या वेट्सला लोअर-बिट फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित करून पूर्ण-अचूकता असलेल्या मॉडेलमधून तयार केली जातात. प्रमाणीकरणामुळे मॉडेलचा आकार आणि संगणकीय मागणी कमी होण्यास मदत होत असली तरी, अचूकता कमी होण्याची शक्यता असते, ज्यामुळे मॉडेलची अचूकता आणि एकूण कार्यक्षमतेवर परिणाम होतो.
BitNet b1.58 2B4T आर्किटेक्चर
BitNet b1.58 2B4T हे LLM डिझाइनमधील एक आदर्श बदल दर्शवते, जे 1-बिट वेट्स वापरून मॉडेलला सुरवातीपासून प्रशिक्षित करून प्रमाणीकरणामुळे होणारे अचूकतेचे नुकसान टाळते. हा दृष्टिकोन मॉडेलला लहान वेट्सचे फायदे टिकवून ठेवण्यास मदत करतो, ज्यात कमी मेमोरी फूटप्रिंट आणि कमी संगणकीय खर्च यांचा समावेश आहे.
Microsoft च्या संशोधकांनी BitNet b1.58 2B4T ला 4 ट्रिलियन टोकनच्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले. या विस्तृत प्रशिक्षण डेटासेटमुळे मॉडेलला गुंतागुंतीच्या भाषिक पद्धती प्रभावीपणे शिकण्यास आणि मानवी संवादाच्या सूक्ष्मdetailsची सर्वंकष माहिती विकसित करण्यास मदत झाली.
कार्यप्रदर्शन मूल्यांकन आणि बेंचमार्किंग
BitNet b1.58 2B4T च्या प्रभावीतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी, Microsoft ने कठोर बेंचमार्क आयोजित केले आणि त्याच्या कार्यक्षमतेची तुलना समान आकाराच्या आघाडीच्या ओपन-वेट, फुल-प्रिसिजन मॉडेलशी केली. निकालांवरून असे दिसून आले की नवीन मॉडेलने भाषा आकलन आणि तर्क, जागतिक ज्ञान, वाचन आकलन, गणित आणि कोड, आणि सूचनांचे पालन आणि संभाषण यांसारख्या विस्तृत कार्यांमध्ये तुलनात्मक कामगिरी केली.
या निष्कर्षांवरून 1-बिट LLM मध्ये त्यांच्या पूर्ण-अचूकता समकक्षांशी कार्यक्षमतेची समानता साधण्याची क्षमता आहे, तसेच कार्यक्षमता आणि संसाधनांच्या वापराच्या दृष्टीने महत्त्वपूर्ण फायदे मिळवता येतात.
प्रमुख आर्किटेक्चरल नवकल्पना
BitNet b1.58 2B4T च्या केंद्रस्थानी त्याचे नाविन्यपूर्ण आर्किटेक्चर आहे, जे मानक पूर्ण-अचूकता लीनियर लेयर्सना कस्टम BitLinear लेयर्सने बदलते. फॉरवर्ड पास दरम्यान वेट्सना टर्नरी व्हॅल्यूज (trits) म्हणून एन्कोड करण्यासाठी या लेयर्स 1.58-बिट प्रतिनिधित्वांचा वापर करतात.
{-1, 0, +1} म्हणून दर्शविलेल्या टर्नरी व्हॅल्यूजचा वापर मॉडेलचा आकार मोठ्या प्रमाणात कमी करण्यास आणि कार्यक्षम गणितीय क्रिया सुलभ करण्यास मदत करतो. हे ऍब्सोल्यूट मीन (absmean) प्रमाणीकरण योजनेद्वारे साध्य केले जाते, जे वेट्सला या टर्नरी व्हॅल्यूजमध्ये मॅप करते.
BitLinear लेयर्स व्यतिरिक्त, BitNet b1.58 2B4T मध्ये स्क्वेअर्ड ReLU ऍक्टिव्हेशन फंक्शन्स, रोटरी पोझिशनल एम्बेडिंग्ज आणि बायस टर्म रिमूव्हल यांसारख्या अनेक स्थापित LLM तंत्रांचा समावेश आहे. ही तंत्रे मॉडेलचा आकार कमी करण्यास आणि प्रशिक्षण स्थिरतेत सुधारणा करण्यास आणखी मदत करतात.
प्रशिक्षण स्थिरता आणि कार्यक्षमतेत वाढ
BitLinear लेयर्समध्ये वापरलेली दोन अतिरिक्त तंत्रे—ऍक्टिव्हेशन क्वांटायझेशन आणि नॉर्मलायझेशन—मॉडेलचा आकार कमी करण्यात आणि प्रशिक्षण स्थिरतेत वाढ करण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात. ऍक्टिव्हेशन क्वांटायझेशन ऍक्टिव्हेशन्सची अचूकता कमी करते, तर नॉर्मलायझेशन तंत्र ऍक्टिव्हेशन्सना खूप मोठे किंवा खूप लहान होण्यापासून रोखण्यास मदत करतात.
ही तंत्रे, 1-बिट वेट्सच्या वापरासह, BitNet b1.58 2B4T ला मोठ्या डेटासेटवर देखील अधिक कार्यक्षमतेने आणि प्रभावीपणे प्रशिक्षित करण्यास सक्षम करतात.
प्रशिक्षण पद्धती
प्रशिक्षणासाठी, BitNet b1.58 2B4T तीन प्रमुख तंत्रांचा लाभ घेते: मोठ्या प्रमाणावर प्री-ट्रेनिंग, सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग आणि डायरेक्ट प्रेफरन्स ऑप्टिमायझेशन.
मोठ्या प्रमाणावर प्री-ट्रेनिंग
या प्रारंभिक टप्प्यात, मॉडेलला टेक्स्ट आणि कोडच्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते, ज्यामुळे ते सामान्य भाषिक नमुने शिकण्यास आणि जगाची विस्तृत माहिती विकसित करण्यास सक्षम होते.
सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग
या टप्प्यात, मॉडेलला एका विशिष्ट कार्य किंवा डोमेनसाठी तयार केलेल्या लहान, अधिक विशिष्ट डेटासेटवर फाइन-ट्यून केले जाते. हे मॉडेलला त्याचे ज्ञान आणि कौशल्ये कार्याspecific आवश्यकतांशी जुळवून घेण्यास अनुमती देते.
डायरेक्ट प्रेफरन्स ऑप्टिमायझेशन
या तंत्रात, मॉडेलला मानवी प्राधान्यांसाठी थेट ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते, जे फीडबॅक किंवा रेटिंगद्वारे व्यक्त केले जातात. हे सुनिश्चित करण्यात मदत करते की मॉडेलचे आउटपुट मानवी मूल्ये आणि अपेक्षांनुसार आहेत.
संशोधकांनी नमूद केले आहे की गणितीय क्षमता आणि चेन-ऑफ-थॉट युक्तिवाद वाढविण्यासाठी भविष्यात प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमायझेशन किंवा ग्रुप रिलेटिव्ह पॉलिसी ऑप्टिमायझेशन यांसारखी अधिक प्रगत तंत्रे शोधली जातील.
Bitnet.cpp इन्फरन्स लायब्ररी
BitNet b1.58 2B4T च्या अद्वितीय प्रमाणीकरण योजनेमुळे, मॉडेल llama.cpp सारख्या मानक डीप लर्निंग लायब्ररीसह वापरले जाऊ शकत नाही आणि त्यासाठी विशेष कर्नलची आवश्यकता आहे. या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, Microsoft ने एक ओपन-सोर्स समर्पित इन्फरन्स लायब्ररी, bitnet.cpp विकसित केली आहे.
bitnet.cpp 1-बिट LLM जसे की BitNet b1.58 साठी अधिकृत इन्फरन्स फ्रेमवर्क म्हणून काम करते. हे ऑप्टिमाइझ केलेल्या कर्नलचा संच ऑफर करते जे CPUs वर 1.58-बिट मॉडेलचे जलद आणि lossless इन्फरन्स समर्थन करतात, भविष्यात NPUs आणि GPUs साठी समर्थन वाढवण्याची योजना आहे.
ही इन्फरन्स लायब्ररी BitNet b1.58 2B4T ला विस्तृत श्रेणीतील डिव्हाइसेस आणि प्लॅटफॉर्मवर तैनात करण्यास सक्षम करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, ज्यामुळे ते विकासक आणि संशोधकांसाठी अधिक सुलभ होते.
भविष्यातील संशोधन दिशा
संशोधकांनी कबूल केले आहे की सध्याचे GPU हार्डवेअर 1-बिट मॉडेलसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले नाही आणि कमी-बिट ऑपरेशन्ससाठी समर्पित लॉजिक समाविष्ट करून आणखी कार्यक्षमतेत वाढ करता येते. यावरून असे सूचित होते की भविष्यातील हार्डवेअर आर्किटेक्चर विशेषतः 1-बिट LLM ला समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे अधिक कार्यक्षमता आणि कार्यप्रदर्शन मिळेल.
हार्डवेअर ऑप्टिमायझेशन व्यतिरिक्त, भविष्यातील संशोधन दिशांमध्ये मोठ्या मॉडेलचे प्रशिक्षण, बहुभाषिक क्षमता आणि मल्टी-मॉडल एकत्रीकरण जोडणे आणि संदर्भ विंडोची लांबी वाढवणे यांचा समावेश आहे. या प्रगती BitNet b1.58 2B4T आणि इतर 1-बिट LLM च्या क्षमता आणि अष्टपैलुत्वात आणखी वाढ करतील.
परिणाम आणि संभाव्य प्रभाव
BitNet b1.58 2B4T च्या विकासामुळे AI च्या भविष्यासाठी महत्त्वपूर्ण परिणाम आहेत, विशेषतः जनरेटिव्ह AI च्या क्षेत्रात. केवळ 1-बिट वेट्स वापरून उच्च-कार्यक्षमता LLM प्रशिक्षित करणे शक्य आहे हे दर्शवून, Microsoft ने अधिक कार्यक्षम आणि सुलभ AI प्रणाली तयार करण्यासाठी नवीन शक्यता उघडल्या आहेत.
या महत्त्वपूर्ण प्रगतीमुळे स्मार्टफोन, IoT डिव्हाइसेस आणि इतर संसाधन-मर्यादित प्लॅटफॉर्मसह विस्तृत श्रेणीतील डिव्हाइसेसवर AI मॉडेलची तैनाती होऊ शकते. हे अधिक ऊर्जा-कार्यक्षम AI प्रणाली विकसित करण्यास देखील सक्षम करू शकते, ज्यामुळे त्यांच्या पर्यावरणीय प्रभावात घट होईल.
शिवाय, 1-बिट वेट्ससह LLM ला प्रशिक्षित करण्याची क्षमता विशिष्ट ऍप्लिकेशन्ससाठी AI मॉडेलला सानुकूलित करणे आणि वैयक्तिकृत करणे सोपे करू शकते. यामुळे अधिक प्रभावी आणि वापरकर्ता-अनुकूल AI प्रणाली विकसित होऊ शकतात, ज्या वैयक्तिक वापरकर्त्यांच्या आणि संस्थांच्या विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी तयार केल्या जातात.
निष्कर्ष
Microsoft चे BitNet b1.58 2B4T अधिक कार्यक्षम आणि सुलभ AI च्या शोधात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. केवळ 1-बिट वेट्स वापरून उच्च-कार्यक्षमता LLM प्रशिक्षित करणेशक्य आहे हे दर्शवून, Microsoft ने पारंपरिक ज्ञानाला आव्हान दिले आहे आणि AI च्या भविष्यासाठी नवीन शक्यता उघडल्या आहेत.
या क्षेत्रातील संशोधन जसजसे पुढे जाईल, तसतसे आपण 1-बिट LLM चे आणखी नाविन्यपूर्ण ऍप्लिकेशन्स पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो, ज्यामुळे एक भविष्य निर्माण होईल जिथे AI अधिक व्यापक, कार्यक्षम आणि समाजासाठी फायदेशीर असेल.