BitNet¶

BitNet 是一种新型的神经网络架构，它用特殊的 BitLinear 层替换了传统多头注意力机制和前馈网络中的线性层。BitLinear 层使用三值（或二值在旧版本中）精度量化权重，并将激活值量化为 8 位精度。

训练过程¶

在训练过程中，我们首先使用对称张量量化方法将权重量化为三值（-1, 0, 1）。具体步骤如下：

1. 计算权重的平均绝对值： $$ \text{scale}_w = \frac{1}{\frac{1}{nm} \sum_{ij} |W_{ij}|} $$

   其中 $W$ 是权重矩阵， $n$ 和 $m$ 分别是矩阵的行数和列数。

2. 量化权重： $$ W_q = \text{clamp}_{[-1,1]}(\text{round}(W \times \text{scale})) $$ 这里，我们先将权重乘以缩放因子，然后四舍五入并限制在 -1 到 1 之间。

3. 反量化权重： $$ W_{\text{dequantized}} = W_q \times \text{scale}_w $$

接下来，我们将激活值量化为指定的位宽（例如，8 位），使用 absmax 量化方法（对称通道量化）。具体步骤如下：

1. 计算激活值的最大绝对值： $$ \text{scale}_x = \frac{127}{|X|_{\text{max}, \, \text{dim}=-1}} $$

2. 量化激活值： $$ X_q = \text{clamp}_{[-128,127]}(\text{round}(X \times \text{scale})) $$

3. 反量化激活值： $$ X_{\text{dequantized}} = X_q \times \text{scale}_x $$

更多关于如何训练和微调 BitNet 模型的信息，请查看这篇 博客文章。

从 Hub 加载 BitNet 模型¶

BitNet 模型不能动态量化，它们需要预先训练或微调，应用量化技术（即量化感知训练）。训练完成后，这些模型已经量化完成，并以打包的形式在 Hub 上提供。

加载量化模型的方法如下：