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原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为FBI-LLM的新方法，用于训练二值化大语言模型。该方法使用自回归蒸馏从头开始训练二值化模型，性能接近全精度模型。作者通过实验证明了该方法的有效性，并展示了二值化模型在生成任务上的潜力。该方法可减少存储需求，提高计算速度和能源效率。
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关键要点
- FBI-LLM是一种新方法，用于从头训练二值化大语言模型，性能接近全精度模型。
- 该方法使用自回归蒸馏损失，没有使用任何预训练参数。
- FBI-LLM是全量二值化模型，而不是局部二值化或三值化模型。
- 二值化技术通过将32位参数映射到更小的位数，减少存储需求，提高计算速度和能源效率。
- 以往的二值化模型依赖于预训练模型，存在知识损失和灵活性不足的问题。
- FBI-LLM通过自回归蒸馏从全精度教师模型生成软标签，成功训练二值化模型。
- 实验结果表明，FBI-LLM在多个下游任务上表现优于其他二值化模型。
- FBI-LLM的训练过程在困惑度和下游任务上表现更为出色，显示出自回归蒸馏的重要性。
- 模型训练的稳定性分析表明，从头训练的二值化模型在某些情况下更为稳定。
- FBI-LLM在存储效率上表现优异，显著减轻了LLMs的存储负担。
- 尽管生成质量不及全精度模型，FBI-LLM仍能生成流畅且有意义的内容，展示了其生成能力的潜力。
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