ในภูมิทัศน์ที่มีพลวัตของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) การพัฒนาที่ก้าวกระโดดได้เกิดขึ้นจาก Microsoft Research ซึ่งสัญญาว่าจะกำหนดนิยามใหม่ของการเข้าถึงและประสิทธิภาพของ generative AI เปเปอร์ล่าสุดของพวกเขาแนะนำ BitNet b1.58 2B4T ซึ่งเป็น large language model (LLM) ที่บุกเบิกซึ่งโดดเด่นด้วยการฝึกอบรมแบบเนทีฟด้วยน้ำหนัก ‘1 บิต’ หรือแม่นยำยิ่งขึ้นคือน้ำหนัก 1-trit แนวทางที่เป็นนวัตกรรมนี้ถือเป็นการออกจากการใช้วิธีการแบบดั้งเดิมที่อาศัยการหาปริมาณโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนในตอนแรกด้วยความแม่นยำเต็มที่
การเอาชนะข้อจำกัดของ LLM แบบดั้งเดิม
LLM ทั่วไป แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพที่โดดเด่น แต่ก็ต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญที่ขัดขวางการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ข้อจำกัดเหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากรอยเท้าหน่วยความจำขนาดใหญ่ การใช้พลังงานอย่างมาก และเวลาแฝงในการอนุมานที่โดดเด่น ดังนั้นการปรับใช้โมเดลเหล่านี้บนอุปกรณ์ปลายทาง ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด และสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์จึงไม่สามารถทำได้จริง
เพื่อบรรเทาความท้าทายเหล่านี้ ชุมชน AI ได้มุ่งเน้นไปที่การสำรวจโมเดลที่หาปริมาณมากขึ้นเรื่อย ๆ โมเดลเหล่านี้ได้มาจากคู่ที่มีความแม่นยำเต็มที่โดยการแปลงน้ำหนักเป็นรูปแบบบิตที่ต่ำกว่า ในขณะที่การหาปริมาณนำเสนอเส้นทางในการลดขนาดโมเดลและความต้องการด้านการคำนวณ แต่มักจะมีค่าใช้จ่ายในการสูญเสียความแม่นยำ ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำและประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล
สถาปัตยกรรม BitNet b1.58 2B4T
BitNet b1.58 2B4T แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการออกแบบ LLM โดยหลีกเลี่ยงการสูญเสียความแม่นยำที่เกี่ยวข้องกับการหาปริมาณโดยการฝึกอบรมโมเดลตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้น้ำหนัก 1 บิต แนวทางนี้ช่วยให้โมเดลสามารถรักษาสิทธิประโยชน์ของน้ำหนักที่เล็กลงได้ รวมถึงรอยเท้าหน่วยความจำที่ลดลงและต้นทุนการคำนวณที่ต่ำกว่า
นักวิจัยของ Microsoft ได้เริ่มต้นความพยายามอันทะเยอทะยานนี้โดยการฝึกอบรม BitNet b1.58 2B4T บน corpus ขนาดใหญ่ที่มีโทเค็น 4 ล้านล้านชุด ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุมนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลสามารถเรียนรู้รูปแบบภาษาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและพัฒนาความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับความแตกต่างของการสื่อสารของมนุษย์
การประเมินประสิทธิภาพและการเปรียบเทียบ
เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ BitNet b1.58 2B4T Microsoft ได้ทำการเปรียบเทียบอย่างเข้มงวด โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับโมเดลความแม่นยำเต็มรูปแบบแบบเปิดน้ำหนักชั้นนำที่มีขนาดใกล้เคียงกัน ผลการวิจัยพบว่าโมเดลใหม่มีประสิทธิภาพเทียบเคียงได้ในงานที่หลากหลาย ครอบคลุมความเข้าใจภาษาและการให้เหตุผล ความรู้เกี่ยวกับโลก ความเข้าใจในการอ่าน คณิตศาสตร์และโค้ด และการปฏิบัติตามคำแนะนำและการสนทนา
ผลการค้นพบเหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ LLM 1 บิตเพื่อให้บรรลุความเท่าเทียมกันของประสิทธิภาพกับคู่ที่มีความแม่นยำเต็มที่ ในขณะเดียวกันก็มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร
นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญ
หัวใจสำคัญของ BitNet b1.58 2B4T คือสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ซึ่งแทนที่เลเยอร์เชิงเส้นที่มีความแม่นยำเต็มรูปแบบมาตรฐานด้วยเลเยอร์ BitLinear ที่กำหนดเอง เลเยอร์เหล่านี้ใช้การแสดง 1.58 บิตเพื่อเข้ารหัสน้ำหนักเป็นค่า ternary (trits) ในระหว่างการส่งต่อ
การใช้ค่า ternary ซึ่งแสดงเป็น {-1, 0, +1} ช่วยให้ลดขนาดโมเดลได้อย่างมากและอำนวยความสะดวกในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ทำได้ผ่านรูปแบบการหาปริมาณค่าเฉลี่ยสัมบูรณ์ (absmean) ซึ่งแมปน้ำหนักไปยังค่า ternary เหล่านี้
นอกเหนือจากเลเยอร์ BitLinear แล้ว BitNet b1.58 2B4T ยังรวมเทคนิค LLM ที่จัดตั้งขึ้นหลายอย่าง เช่น ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ReLU แบบยกกำลังสอง การฝังตำแหน่งแบบหมุน และการลบเทอมไบแอส เทคนิคเหล่านี้มีส่วนช่วยในการลดขนาดของโมเดลและปรับปรุงเสถียรภาพในการฝึกอบรม
การปรับปรุงเสถียรภาพและประสิทธิภาพในการฝึกอบรม
เทคนิคเพิ่มเติมอีกสองอย่างที่ใช้ในเลเยอร์ BitLinear—การหาปริมาณการเปิดใช้งานและการทำให้เป็นมาตรฐาน—มีบทบาทสำคัญในการลดขนาดของโมเดลและปรับปรุงเสถียรภาพในการฝึกอบรม การหาปริมาณการเปิดใช้งานจะลดความแม่นยำของการเปิดใช้งาน ในขณะที่เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานช่วยป้องกันไม่ให้การเปิดใช้งานมีขนาดใหญ่หรือเล็กเกินไป
เทคนิคเหล่านี้ เมื่อรวมกับการใช้น้ำหนัก 1 บิต ทำให้สามารถฝึกอบรม BitNet b1.58 2B4T ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากยิ่งขึ้น แม้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
วิธีการฝึกอบรม
สำหรับการฝึกอบรม BitNet b1.58 2B4T ใช้ประโยชน์จากสามเทคนิคหลัก: การฝึกอบรมล่วงหน้าขนาดใหญ่ การปรับแต่งแบบมีผู้ดูแล และการเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าโดยตรง
การฝึกอบรมล่วงหน้าขนาดใหญ่
ระยะเริ่มต้นนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความและโค้ด ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบภาษาทั่วไปและพัฒนาความเข้าใจอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับโลก
การปรับแต่งแบบมีผู้ดูแล
ในระยะนี้ โมเดลจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลที่เล็กลงและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งปรับให้เข้ากับงานหรือโดเมนเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลปรับความรู้และทักษะให้เข้ากับข้อกำหนดเฉพาะของงานได้
การเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าโดยตรง
เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าของมนุษย์โดยตรง ตามที่แสดงออกผ่านความคิดเห็นหรือการให้คะแนน สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของโมเดลสอดคล้องกับค่านิยมและความคาดหวังของมนุษย์
นักวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าเทคนิคขั้นสูงเพิ่มเติม เช่น Proximal Policy Optimization หรือ Group Relative Policy Optimization จะได้รับการสำรวจในอนาคตเพื่อเพิ่มความสามารถทางคณิตศาสตร์และการให้เหตุผลแบบ chain-of-thought
ไลบรารีการอนุมาน Bitnet.cpp
เนื่องจากรูปแบบการหาปริมาณที่เป็นเอกลักษณ์ของ BitNet b1.58 2B4T โมเดลจึงไม่สามารถใช้กับไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกมาตรฐาน เช่น llama.cpp และต้องใช้เคอร์เนลเฉพาะ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Microsoft ได้พัฒนาไลบรารีการอนุมานเฉพาะโอเพนซอร์ส bitnet.cpp
bitnet.cpp ทำหน้าที่เป็นเฟรมเวิร์กการอนุมานอย่างเป็นทางการสำหรับ LLM 1 บิต เช่น BitNet b1.58 มีชุดเคอร์เนลที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งรองรับการอนุมานที่รวดเร็วและไม่สูญเสียของโมเดล 1.58 บิตบน CPU โดยมีแผนที่จะขยายการรองรับไปยัง NPU และ GPU ในอนาคต
ไลบรารีการอนุมานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการเปิดใช้งานการปรับใช้ BitNet b1.58 2B4T บนอุปกรณ์และแพลตฟอร์มที่หลากหลายมากขึ้น ทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย
ทิศทางการวิจัยในอนาคต
นักวิจัยยอมรับว่าฮาร์ดแวร์ GPU ในปัจจุบันไม่ได้ปรับให้เหมาะสมสำหรับโมเดล 1 บิต และอาจได้รับประสิทธิภาพที่มากขึ้นโดยการรวมตรรกะเฉพาะสำหรับการดำเนินการบิตต่ำ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ในอนาคตอาจได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรองรับ LLM 1 บิต ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่มากยิ่งขึ้น
นอกเหนือจากการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์แล้ว ทิศทางการวิจัยในอนาคตรวมถึงการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ การเพิ่มความสามารถหลายภาษาและการรวมมัลติโมดัล และการขยายความยาวหน้าต่างบริบท ความก้าวหน้าเหล่านี้จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถและความสามารถรอบด้านของ BitNet b1.58 2B4T และ LLM 1 บิตอื่น ๆ
ผลกระทบและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
การพัฒนา BitNet b1.58 2B4T มีความหมายอย่างมากต่ออนาคตของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของ generative AI ด้วยการแสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่จะฝึกอบรม LLM ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยใช้น้ำหนักเพียง 1 บิต Microsoft ได้เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการสร้างระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้น
ความก้าวหน้านี้อาจนำไปสู่การปรับใช้โมเดล AI บนอุปกรณ์ที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงสมาร์ทโฟน อุปกรณ์ IoT และแพลตฟอร์มที่มีทรัพยากรจำกัดอื่น ๆ นอกจากนี้ยังสามารถเปิดใช้งานการพัฒนาระบบ AI ที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
นอกจากนี้ ความสามารถในการฝึกอบรม LLM ด้วยน้ำหนัก 1 บิตอาจทำให้การปรับแต่งและปรับแต่งโมเดล AI สำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การพัฒนาระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายมากขึ้น ซึ่งปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้และองค์กรแต่ละราย
สรุป
BitNet b1.58 2B4T ของ Microsoft แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการแสวงหารูปแบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้น ด้วยการแสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่จะฝึกอบรม LLM ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยใช้น้ำหนักเพียง 1 บิต Microsoft ได้ท้าทายภูมิปัญญาดั้งเดิมและเปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับอนาคตของ AI
ในขณะที่การวิจัยในด้านนี้ดำเนินต่อไป เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากยิ่งขึ้นของ LLM 1 บิต ซึ่งนำไปสู่อนาคตที่ AI แพร่หลาย มีประสิทธิภาพ และเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวมมากขึ้น