Компания Microsoft создала однобитную языковую модель

Введение 16 апреля 2025 года компания Microsoft выложила в открытый доступ на платформу Hugging Face новейшую языковую модель BitNet b1.58 2B4T. Особенностью этой нейросети является ее уникальная архитектура, получившая название “битнет” — новая LLM является 1-битной, благодаря чему их можно ее можно запускать даже на слабых CPU.  Подробнее о модели BitNet b1.58 2B4T Архитектура “битнет” — это способ создания максимально сжатых языковых моделей для их дальнейшего запуска на системах с низкой производительностью. Если традиционные LLM сжимаются квантизацией, при котором уменьшается количество битов, необходимых для представления весов. Это позволяет запускать языковые модели в системах с небольшим объемом памяти. В свою очередь, “Битнет” квантизирует веса в 3 значения — “-1”, “0” и “1”. Microsoft заявляет, что такой способ квантизации позволяет сохранять точность языковой модели при значительной экономии памяти и вычислительных ресурсов системы. Также разработчики рассказали, что модель BitNet b1.58 2B4T имеет 2 миллиарда параметров, большая часть из которых приходится на веса, а для ее инференса будет достаточно всего 400 МБ. BitNet b1.58 2B4T была обучена на 4 триллионах токенов — столько же информации, сколько в 33 миллионах книг.  Производительность модели не только не уступает, но и превосходит такие нейросети, как Meta Llama* 3.2:1B, Google Gemma 3:1B и Alibaba Qwen 2.5:1.5B, что доказывается результатами тестов GSM8K и PIQA, ориентированных на оценку знаний базовой математики и здравого смысла. Также тестировщики отмечают, что в ряде задач нейросеть генерирует ответы в 2 раза быстрее, чем аналоги от конкурентов, а также расходует меньше памяти.  Подробное сравнение производительности и размера BitNet b1.58 2B4T по сравнению с аналогами. Источник: Hugging Face. Благодаря этому, нейросеть можно с легкостью запускать на пользовательских центральных процессорах, вводя промпты в командной строке. Длина контекстного окна модели составляет 4096 токенов — это немного для больших нейросетей, но для однобитной LLM с возможностью запуска в CPU, это весьма много.  Однако, чтобы производительность модели отвечала заявленной, пользователям необходимо использовать специально разработанный фреймворк от Microsoft bitnet.cpp, поддерживаемый далеко не на всех центральных процессорах. К примеру, bitnet.cpp нельзя использовать на любых графических процессорах. Выводы Microsoft наглядно показала, что малые языковые модели становятся не только более эффективными, но и более доступными. С учетом того, что архитектура “битнет” только появилась, а BitNet b1.58 2B4T стала первой LLM, использующей эту архитектуру, можно предположить, что новая технология максимального сжатия нейросетей будет продолжать совершенствоваться и в будущем появятся модели, которые можно будет разместить на еще более слабом оборудовании. *LLAMA — проект Meta Platforms Inc.**, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена. **Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена.