提到模型部署，如果不提顯存，貌似是對大模型的不尊重….

多少參數對應多少顯存，進而應該對應什么型號的GPU…

儼然成為了這個時代一種新的公式。

GPU有多火，CPU就有多落寞…

確實，這波大模型的浪潮，從一開始，CPU就像是一個配角，對比一下這幾年Intel與英偉達的市值變化就可知一二。

CPU也能跑大模型，更像是CPU廠商聊以自嘲的安慰。

但BitNet的出現，這個口號或許真的能實現了。

BitNet是微軟研究院近期開源的一個1 bit 的大模型推理框架，不同于Ollama，VLLM等，這個框架最大的亮點就是不需要GPU，可以讓大模型直接跑在CPU上。它通過一套優化的內核，讓1.58 bit類型的模型在CPU上可以進行快速且無損的模型推理。

效果上，通過BitNet框架，可以實現在單個CPU上部署運行1000億參數的大模型（1.58bit），推理速度達到5-7個token，基本等同于人類閱讀速度。

這就意味著我們大多數的消費級電腦，無需配置GPU，就可以部署運行100B以內的模型。

在了解BitNet的具體技術細節之前，我們需要先了解什么是1bit 模型，傳統的大模型通常使用16位或32位浮點數來存儲每個參數，1 bit ，顧名思義，就是使用1位來表示參數，相比傳統模型，在理論上，1bit 可以將模型大小減少16到32倍，進而大幅降低模型的存儲與計算需求。

BitNet的1.58 bit 是一個特殊的1比特模型，其中每個參數僅通過三個值來表示，-1，0和1，通過對傳統大模型1.5bit的精調量化，在保持準確度的同時，顯著減少了內存使用量并加快了計算速度。

微軟研究院在開源BitNet推理框架的同時，也公布了BitNet b1.58 2B4T模型的具體技術文檔，我們可以通過這款模型來了解BitNet框架的更多的技術細節。

研究背景：開源先鋒的技術突圍

BitNet 1.58bit來自微軟研究院人工智能部門，論文于2025年4月發布于arXIV平臺。

微軟研究院長期以來一直是大型語言模型研究的重要力量，他們此前已經在多個AI領域取得了突破性進展。這次發布的BitNet b1.58 2B4T可以看作是他們在模型效率優化方向上的集大成之作，匯集了團隊多年來在模型量化、架構設計和訓練優化方面的經驗和創新。

值得一提的是，與許多閉源商業模型不同，研究團隊選擇了在Hugging Face完全開源的方式發布這一成果，包括模型權重和推理代碼，這使得全球開發者和研究人員都能夠直接使用、測試甚至改進這一技術。

他們希望通過這種極限的模型量化方法，讓更多人，尤其是資源受限的環境，例如邊緣設備甚至移動設備，也能夠實現傳統大模型的無損推理。

核心成果：小身材也有大智慧

如何減少傳統大模型的計算和能耗已成為一個關鍵挑戰，過去，流行的解決方案就是量化，把大模型參數的精度從標準的16位浮點（FP16）或32位浮點（FP32）降低到8位或4位等低位格式，這種方法顯著減少了內存使用量并加快了計算速度，但往往以準確性為代價。過度降低精度可能導致模型丟失關鍵信息，從而導致性能下降。

有沒有辦法既能降低模型參數精度，又不損失模型性能呢？

BitNet 1.58bit 2B4T最令人震驚的成就就是完成了這個看似不可能的命題：使用極低精度（1.58位）的原生訓練方法，創建出了性能不輸于全精度的模型。

讓我們先來理解這個模型名稱中的含義。"BitNet"中的"Bit"指的是比特，計算機中最基本的信息單位；"b1.58"表示模型使用了1.58位精度的權重；"2B"代表模型有20億參數；而"4T"則表示模型在4萬億個標記（tokens）上進行了訓練。

如果把AI模型比作一本書，那么參數就像是書中的單詞，而訓練標記則相當于作者在寫作前閱讀的參考資料量。

在實際測試中，BitNet b1.58 2B4T在多項基準測試上展現出了驚人的表現。

在語言理解、數學推理、編程能力和對話能力等多個維度的評估中，它不僅能夠與同等規模的全精度模型如LLaMA 3.2 1B、Gemma-3 1B等相媲美，在某些任務上甚至取得了更好的成績。特別是在ARC-Challenge、ARC-Easy等推理測試中，BitNet的表現尤為出色，這表明低精度并不意味著低智能。

更令人驚嘆的是BitNet在資源效率方面的巨大優勢。與同等規模的全精度模型相比，BitNet的內存占用減少了約80%，能耗降低了約70%，解碼延遲也顯著降低。

BitNet的另一個重要貢獻是它的開源。研究團隊不僅公開了模型的技術細節，還發布了完整的模型權重和推理代碼。這些資源通過Hugging Face平臺向全球開發者和研究人員免費提供，包括用于推理的輕量級版本（1.58位）、用于訓練的主版本（bf16格式）以及用于特定硬件優化的GGUF格式版本。這種開放共享的方式，大大降低了技術的使用門檻，讓更多人能夠參與到AI技術的探索和應用中來。

從更廣闊的視角來看，BitNet的成功挑戰了AI領域的一個根深蒂固的假設：即更高的精度總是意味著更好的性能。這項研究表明，通過精心設計的架構和訓練方法，即使使用極低的精度，也能達到甚至超越傳統方法的效果。

這一發現不僅在技術上具有重要意義，在哲學層面也引發了深思：有時候，"少即是多"，簡化和約束反而能激發出更高效的解決方案。在追求更大、更復雜模型的主流趨勢中，BitNet提供了一條不同的道路，證明了通過智慧的設計和創新，可以在不增加資源消耗的情況下，繼續推動AI能力的邊界。

方法評析：精打細算的AI經濟學

BitNet b1.58 2B4T的成功并非偶然，而是建立在一系列精心設計的技術創新之上。

BitNet的核心創新在于它的"BitLinear"層設計。如果把傳統的神經網絡比作一座由精密零件組成的復雜機器，那么BitLinear層就相當于用特制的簡化零件替換了原本復雜的部件，卻神奇地保持了機器的整體功能。

具體來說，BitNet使用了三種關鍵技術來實現這一目標：

權重量化是BitNet最獨特的技術之一。在傳統模型中，每個參數（權重）可能有成千上萬種可能的值。在BitNet中，研究者們大膽地將這些可能性減少到只有三種：-1、0和+1。按照常理，這種極端簡化應該會導致表現力的嚴重下降，就像三個音符很難演奏出復雜的交響樂。

然而，研究者們發現，當模型規模足夠大，訓練數據足夠豐富時，即使只用這三個簡單的"音符"，也能"演奏"出驚人復雜和精準的"AI樂章"。

激活量化是另一個關鍵技術。在神經網絡中，激活值就像是信息在網絡中流動時的"信號強度"。傳統模型使用高精度的浮點數來表示這些信號，就像是用高精度的電壓計測量電路中的每一個點。

BitNet則采用了一種叫做"絕對最大值量化"的策略，將這些信號簡化為8位整數。這就像是用簡化的刻度尺來測量，雖然精度降低了，但對于大多數實際應用來說已經足夠，而且處理速度大大提高。

歸一化技術則是確保這個簡化系統穩定運行的關鍵。就像是汽車需要穩定器來確保在高速行駛時不會失控，神經網絡也需要歸一化層來保持訓練過程的穩定。

BitNet采用了一種叫做"subLN"的歸一化方法，這種方法特別適合處理量化訓練中的不穩定性，就像是為簡化后的系統量身定制的平衡裝置。

除了這些核心創新，BitNet還整合了多項成熟的LLM技術來增強性能。

它使用了平方ReLU激活函數代替傳統的SwiGLU激活，這就像是在簡化的樂器上使用了特殊的演奏技巧，使其能夠產生更豐富的音色。它還采用了旋轉位置編碼（RoPE）來處理文本中的位置信息，并移除了所有偏置項以簡化模型結構。這些看似技術性的調整，共同構成了一個精心設計的系統，使得BitNet能夠在極低精度下實現卓越性能。

BitNet的訓練過程也包含了許多獨特的設計。整個訓練分為三個階段：大規模預訓練、監督微調和直接偏好優化。這就像是培養一個專業運動員，先進行基礎體能訓練，再學習專項技能，最后針對比賽場景進行針對性訓練。在預訓練階段，研究者們使用了一個包含4萬億標記的大規模語料庫，包括網頁文本、代碼和數學數據。這相當于讓AI閱讀了相當于數百萬本書的內容，建立起廣泛的知識基礎。

特別值得一提的是BitNet的學習率和權重衰減策略。研究者們發現，1比特模型在訓練初期表現出比全精度模型更好的穩定性，這允許他們使用更激進的學習率。這就像是發現簡化后的車輛反而能夠在某些路況下更穩定地加速。他們采用了一個兩階段的學習率調度：開始時使用較高的學習率快速學習，然后在訓練中期突然降低學習率并保持較低水平，讓模型在高質量數據上進行精細調整。這種策略證明對于優化1比特模型的性能非常有效。

當然，BitNet也存在一些局限性，盡管在多項基準測試上表現良好，但在某些特定任務上，全精度模型仍然具有優勢。現有的許多硬件和軟件框架都是為傳統的全精度模型優化的。要充分發揮BitNet的效率優勢，可能需要專門的硬件支持或軟件優化。

結論：AI民主化進程的關鍵拼圖

BitNet b1.58 2B4T的出現標志著大語言模型發展的一個重要里程碑。它向我們展示了，通過創新的架構設計和訓練方法，我們可以在不犧牲性能的情況下，大幅提高AI系統的效率。這種平衡效率和性能的方法對于AI領域的未來發展具有深遠的意義。

BitNet為資源受限環境中的AI應用開辟了新的可能性。想象一下，在一臺普通筆記本電腦上運行一個強大的AI助手，或者在一個低功耗的邊緣設備上部署復雜的語言理解系統。以前，這些場景可能需要云服務器的支持，或者只能使用功能大幅削減的簡化模型。而現在，BitNet的高效架構使得在這些資源受限的環境中部署功能完整的大語言模型成為可能。

BitNet的高效性對于降低AI系統的環境影響具有重要意義。隨著AI應用的普及，其能源消耗和碳排放已經成為一個日益嚴重的問題。BitNet的能耗僅為傳統模型的一小部分，這意味著同樣的AI服務可以以更低的環境成本提供。如果這種技術被廣泛采用，將大大減少AI行業的碳足跡。

BitNet的開源性質促進了AI技術的民主化和普及。通過公開模型權重和推理代碼，研究團隊使得更多的開發者和研究人員能夠訪問和使用這項技術。這降低了AI研究和應用的門檻，使得更多的創新成為可能。

從應用場景來看，BitNet的價值更是不言而喻。在邊緣計算領域，BitNet可以使強大的AI能力延伸到資源受限的設備上。想象一下，你的智能手表不再需要連接云服務器，就能本地運行復雜的健康分析算法；你的家用機器人不再依賴網絡連接，就能理解并執行復雜的語音指令；偏遠地區的醫療設備不再受限于網絡條件，就能提供AI輔助診斷。這些場景在BitNet出現之前可能只是科幻小說中的情節，而現在正在變為現實。

當然，BitNet并不意味著傳統全精度模型的終結。在某些需要極高精度的專業領域，全精度模型可能仍然是不可替代的。但BitNet證明了，對于廣泛的通用應用場景，低精度模型已經能夠提供足夠好的性能，同時帶來顯著的效率提升。這就像是雖然專業攝影師可能仍然需要昂貴的單反相機，但對于大多數人來說，智能手機的相機已經足夠滿足日常需求，而且更加便攜和易用。

至頂AI實驗室洞見

在當前AI領域"更大就是更好"的主流思潮中，BitNet提供了一個重要的反思：有時候，限制和約束反而能激發出更優雅、更高效的解決方案。這讓我想起了"極簡主義"哲學，或者建筑領域的"少即是多"原則。通過接受1bit這一極端約束，研究者們被迫重新思考模型設計的基本假設，最終找到了一條全新的技術路徑。

BitNet的方法雖好，但如果現有傳統大模型想要完美適配，則需要調整精度，進行量化，從頭開始訓練一個模型，雖然呈現的結果令人印象深刻，但并非每個人都有預算來進行大語言模型的預訓練。

但我們相信，隨著計算資源和能源消耗逐漸成為AI發展的瓶頸，越來越多的模型公司會推出適配BitNet的量化版本，同時開源組織也會克服這一限制，探索了更多技巧，允許將現有模型精調至1.58 比特。

未來的AI發展可能不再是簡單地堆砌更多計算資源，而是尋找更智慧、更高效的算法和架構。就像汽車行業從追求更大排量轉向追求更高效率一樣，AI領域也可能經歷類似的轉變。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2504.12285

本文來自至頂AI實驗室，一個專注于探索生成式AI前沿技術及其應用的實驗室。致力于推動生成式AI在各個領域的創新與突破，挖掘其潛在的應用場景，為企業和個人提供切實可行的解決方案。