BitNet b1.58 2B4T 너 뭐니!!

BitNet b1.58 2B4T

: 마이크로소프트 리서치에서 개발한 최초의 오픈소스 1비트 대형 언어 모델(LLM)로, 20억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 4조 개의 토큰으로 학습되었으며, 기존의 고정밀도(full-precision) 모델과 유사한 성능을 유지하면서도 메모리 사용량, 에너지 소비, 추론 지연(latency) 측면에서 뛰어난 효율성을 제공합니다 .  

 

🧠 BitNet b1.58 2B4T의 주요 특징

1. 1.58비트 양자화(Ternary Quantization)

이 모델은 각 가중치를 -1, 0, +1의 세 가지 값으로 표현하는 1.58비트 양자화를 사용합니다. 이는 전통적인 16비트 또는 32비트 부동소수점 표현에 비해 메모리 사용량을 크게 줄이고, 계산 효율성을 높입니다 . 

 

 

 

2. 고효율 추론 성능

BitNet b1.58 2B4T는 CPU에서도 효율적으로 실행될 수 있도록 최적화되어 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 bitnet.cpp 프레임워크를 사용하면 x86 및 ARM 기반 CPU에서 빠르고 에너지 효율적인 추론이 가능합니다 . 

3. 성능과 효율성의 균형

이 모델은 언어 이해, 수학적 추론, 코딩 능력, 대화 능력 등 다양한 벤치마크에서 기존의 고정밀도 모델과 유사한 성능을 보이면서도, 메모리 사용량과 에너지 소비를 크게 줄였습니다 .

📊 기술 사양

• 파라미터 수: 20억 개
• 학습 데이터: 4조 개의 토큰
• 양자화 방식: 1.58비트(삼진 양자화)
• 지원 플랫폼: CPU 및 GPU
• 라이선스: MIT 

🔧 사용 방법

BitNet b1.58 2B4T는 Hugging Face에서 모델 가중치를 제공하며, bitnet.cpp를 통해 CPU에서 효율적으로 실행할 수 있습니다. 또한, BF16 형식의 가중치도 제공되어 추가적인 학습이나 미세 조정(fine-tuning)에 활용할 수 있습니다 . 

📚 참고 자료

• BitNet b1.58 2B4T 기술 보고서
• Hugging Face의 BitNet b1.58 2B4T 모델 페이지
• bitnet.cpp GitHub 저장소



BitNet b1.58 2B4T는 경량화된 하드웨어에서도 대형 언어 모델의 기능을 활용할 수 있도록 설계된 혁신적인 모델입니다. 특히, 에너지 효율성과 성능의 균형을 중시하는 애플리케이션에 적합합니다.