The Era of 1-bit LLMs:All Large Language Models are in 1.58 Bits (논문 요약)

1bit LLMs → 1.58bit LLMs 라는 새로은 Large Language Model 논문 

* DC 등 AI Deep Learning 관련하여 1,58bit LLMs 라는 새로운 방법으로 deep-learning 연구법을 제안하는 논문이 있어 gemini 를 통한 요약으로 논문을 가져옴. 

아직 상용화될 기술인지, 그냥 제안인지는 알 수 없으나, 해당 기술이 상용화 된다면, Deep Leaning에 덜 좋은 성능으로 더 Leaning 할 수 있어 흥미가 있어 대략적인 내용을 Gemini 를 통해 정리함. 

1비트 LLM: 대규모 언어 모델의 새로운 시대

최근 연구에 따르면 1비트 LLM(대규모 언어 모델)이라는 새로운 기술이 등장하여 언어 모델의 미래를 이끌 가능성이 높습니다. 1비트 LLM은 기존 모델보다 훨씬 효율적이면서도 동일한 수준의 성능을 제공합니다.

1비트 LLM이란 무엇인가요?

1비트 LLM은 모든 파라미터를 1비트(0 또는 1)으로 표현하는 새로운 유형의 언어 모델입니다. 기존 모델은 16비트 또는 32비트 파라미터를 사용하기 때문에 훨씬 더 많은 계산과 메모리가 필요합니다.

1비트 LLM의 장점은 무엇인가요?

• 효율성: 1비트 LLM은 기존 모델보다 훨씬 빠르고 적은 메모리를 사용합니다. 이는 모바일 장치 및 임베디드 시스템과 같은 저전력 장치에서 LLM을 사용할 수 있게 한다는 것을 의미합니다.
• 비용: 1비트 LLM은 훨씬 저렴한 하드웨어에서 실행할 수 있으므로 배포 및 사용 비용이 훨씬 저렴합니다.
• 정확성: 1비트 LLM은 기존 모델과 동일한 수준의 정확성을 제공합니다.

1비트 LLM의 미래는 어떠할까요?

1비트 LLM은 언어 모델의 새로운 시대를 열 것으로 기대됩니다. 1비트 LLM은 더 빠르고, 더 효율적이며, 더 저렴하며, 더 많은 장치에서 사용할 수 있습니다. 이는 LLM을 더 많은 사람들에게 제공하고 새로운 응용 분야를 가능하게 할 것입니다.

1비트 LLM의 잠재적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 실시간 번역: 1비트 LLM은 실시간으로 언어를 번역하는 데 사용할 수 있습니다.
• 챗봇: 1비트 LLM은 더욱 자연스럽고 지능적인 챗봇을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
• 음성 인식: 1비트 LLM은 음성 인식 시스템의 정확성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
• 텍스트 생성: 1비트 LLM은 뉴스 기사, 블로그 게시물, 소설 등을 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

1비트 LLM은 언어 모델의 미래를 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 1비트 LLM은 더 빠르고, 더 효율적이며, 더 저렴하며, 더 많은 장치에서 사용할 수 있습니다. 이는 LLM을 더 많은 사람들에게 제공하고 새로운 응용 분야를 가능하게 할 것입니다.

1비트 대규모 언어 모델의 시대: 효율성과 성능 향상

최근 인공지능 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 크기와 성능이 급격하게 발전하고 있습니다. 이러한 모델들은 다양한 자연어 처리 작업에서 놀라운 성능을 보여주었지만, 규모가 커지면서 배포에 어려움이 있으며 높은 에너지 소비로 인해 환경 및 경제적 영향에 대한 우려가 높아지고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 훈련 후 양 quantization(quantization)을 사용하여 추론(inference)을 위한 저비트 모델을 만드는 것입니다. 이 기술은 가중치와 활성화 함수의 정밀도를 낮추어 LLM의 메모리 및 계산 요구 사항을 크게 줄여줍니다. 기존에는 16비트에서 4비트와 같은 더 낮은 비트로 변환하는 추세였습니다. 하지만 훈련 후 양 quantization은 널리 사용되고 있지만 최적의 방법은 아닙니다.

최근 1비트 모델 아키텍처, 특히 BitNet 연구는 LLM의 성능을 유지하면서 비용을 줄이는 유망한 방향을 제시합니다. 기존 LLM은 16비트 부동 소수점 값(FP16 또는 BF16)을 사용하며, 대부분의 계산은 행렬 곱셈입니다. 따라서 주요 계산 비용은 부동 소수점 덧셈 및 곱셈 연산에서 발생합니다. 반면에 BitNet의 행렬 곱셈은 정수 덧셈만 포함하여 에너지 비용을 대폭 절약합니다. 칩 성능의 근본적인 한계는 전력이므로 에너지 절약은 더 빠른 계산으로도 이어질 수 있습니다.

계산 외에도 추론 과정에서 모델 매개변수를 DRAM에서 칩 상 가속기(예: SRAM)의 메모리로 전송하는 것은 비용이 많이 드 सकता 있습니다. 처리량을 향상시키기 위해 SRAM을 확대하려는 시도가 있었지만, 이는 DRAM보다 훨씬 더 높은 비용을 초래합니다.

1비트 LLM은 전체 정밀도 모델에 비해 용량과 대역폭 दोनों 측면에서 메모리 footprint이 훨씬 적습니다. 이를 통해 DRAM에서 가중치를 로딩하는 비용과 시간을 크게 줄여 빠르고 효율적인 추론을 수행할 수 있습니다.

이 연구에서는 모든 매개변수가 -1, 0, 1 값을 가지는 3진수인 중요한 1비트 LLM 변형인 BitNet b1.58을 소개합니다. 원래 1비트 BitNet에 0이라는 추가 값을 추가하여 2진 시스템에서 1.58비트가 되었습니다. BitNet b1.58은 행렬 곱셈에 거의 곱셈 연산이 필요하지 않고 높은 최적화가 가능한 새로운 계산 패러다임을 포함하여 원래 1비트 BitNet의 모든 이점을 유지합니다. 또한 원래 1비트 BitNet과 동일한 에너지 소비를 하며 FP16 LLM 기준선에 비해 메모리 소비, 처리량 및 지연 시간 측면에서 훨씬 효율적입니다.

더불어 BitNet b1.58은 두 가지 추가적인 장점을 제공합니다. 첫째, 모델 가중치에 0을 포함시킴으로써 특징 필터링을 명확하게 지원하기 때문에 모델링 기능이 더 강력합니다. 이는 1비트 LLM의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 실험 결과 BitNet b1.58은 perplexity( perplexity: 다음 단어를 얼마나 잘 예측하는지) 및 최종 작업 성능 측면에서 모두 전체 정밀도(FP16) 기준선과 일치할 수 있음을 보여줍니다.

 

BitNet 1.58은 1.58비트의 가중치와 효율적인 훈련 방법을 사용하여 1비트 LLM(대규모 언어 모델) 기술을 더욱 발전시킨 모델입니다.

주요 특징:

• 0의 도입: 모델 가중치에 0 값을 추가하여 특징 필터링 기능을 향상시킴
• 스케일링 제거: 활성화 함수 스케일링 과정을 제거하여 계산 효율성 증대

장점:

• 원본 BitNet 대비 향상된 효율성: 1.58비트 가중치 사용으로 메모리 및 계산 비용 감소
• 동일한 성능 유지: 기존 모델과 동일한 수준의 perplexity 및 최종 작업 성능 달성
• 저사양 장치에서의 실행 가능: 모바일 기기 및 임베디드 시스템 등 리소스 제약적인 환경에서도 작동 가능

결론:

BitNet b1.58은 1.58비트 가중치와 효율적인 훈련 방법을 통해 LLM 기술의 효율성과 성능을 향상시킨 모델입니다. 이는 저사양 장치에서도 LLM 기술 활용을 가능하게 하여 다양한 분야에서 새로운 응용 가능성을 제시합니다.