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FBI-LLM：通过自回归蒸馏从头开始扩展全二进制 LLMs
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了网络二值化技术在大型语言模型（LLMs）压缩中的应用，提出了部分二值化 LLMs（PB-LLM）和双二值化方法（DB-LLM），旨在提高计算效率并保持语言推理能力。研究表明，采用新型弹性二元激活函数和混合方法能够显著提升模型性能，同时降低计算成本。
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关键要点
- 本文研究了网络二值化技术在大型语言模型（LLMs）压缩中的应用。
- 提出了部分二值化 LLMs（PB-LLM），在保持低位量化的同时保持 LLMs 的语言推理能力。
- 研究了后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），提出恢复量化 LLMs 容量的方法。
- BiLLM 是一种创新的 1 位后训练量化方案，能够在 0.5 小时内完成 70 亿权重的 LLM 的二值化过程。
- 提出了双二值化方法（DB-LLM），用于大型语言模型的超低位量化，提高计算效率并减少预测失真。
- 改进的二元转换器方法引入新型弹性二元激活函数，实现了接近完全精度的二元化转换模型。
- 混合方法结合不同规模的语言模型，提高自回归解码效率，保持高性能。
- BitDistiller 结合量化感知训练和知识蒸馏，提高超低精度下的性能，经济高效。
- MindLLM 是一系列双语轻量级大型语言模型，解决资源不足问题并探索特定领域应用。
- 通过结构化的前馈网络和自我引导训练方法，减少参数数量和计算成本，实现高效结果。
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延伸问答
什么是部分二值化 LLMs（PB-LLM）？
部分二值化 LLMs（PB-LLM）是一种在保持低位量化的同时，维持大型语言模型的语言推理能力的方法。
双二值化方法（DB-LLM）有什么优势？
双二值化方法（DB-LLM）用于超低位量化，能够提高计算效率并减少预测失真，显著提升准确性。
BiLLM的二值化过程需要多长时间？
BiLLM能够在0.5小时内完成对拥有70亿权重的LLM的二值化过程。
BitDistiller是如何提高模型性能的？
BitDistiller结合量化感知训练和知识蒸馏，能够在超低精度下显著提升大型语言模型的性能。
MindLLM解决了什么问题？
MindLLM是一系列双语轻量级大型语言模型，旨在减轻培训和部署大型语言模型的负担，解决资源不足问题。
改进的二元转换器方法有什么创新？
改进的二元转换器方法引入了新型弹性二元激活函数，实现了接近完全精度的二元化转换模型。
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