松田語録:BitNet〜1.58ビットのLLMで従来LLMより性能が勝る?
Summary
TLDRこのスクリプトは、YouTubeで見られる様々な動画の中で、今後のLLM(Language Model)のビット数に関する議論を紹介しています。特に、1ビットで十分な場合や1.58ビットでより良い精度が得られるという最新の研究結果について語られています。この技術の進歩により、計算性能が向上し、メモリーの消費量が減少する一方で、精度の変化がどのような影響を与えるかが焦点とされています。
Takeaways
- 🧠 YouTubeで様々な動画を視聴しているが、最近注目されている1ビットや1.58ビットのLM(Language Model)について理解を深める。
- 🔢 従来のLMは16ビットから32ビットの精度で動作していたが、新しい研究ではより低いビットで動作するLMが提案されている。
- 📉 1ビットで動作するLMの研究では、1と-1のみで表現し、必要な場合は10-1のスケールで計算を行う。
- 🌐 1.58ビットの精度で計算を行うことで、より効率的な計算が可能となり、GPUの必要性が低下する。
- 💡 低精度なLMが使用されることで、メモリの消費量が少なくなり、計算速度が向上することが期待される。
- 🔄 人間の脳は非常に効率的な計算を行っているが、そのメカニズムを完全に理解しているわけではないため、AIでも同じように動作させることは難しい。
- 📚 清水涼さんが2016年に出版した書籍で、ビット数を減らしても精度が維持される可能性について触れていた。
- 🚀 過去数年間でAIの進歩は非常に迅速で、新しいアイデアや技術が次々と提案されている。
- 🌟 将来的には、必要に応じて動的なビット数切り替えを可能とするチップが望ましいと述べている。
- 🔧 専門的なチップを製作することで、より高性能なAIが実現され、一般的な計算機とは異なる特性を持つことが期待されている。
- 🔮 AI技術の発展はまだ始まったばかりであり、将来的にはさらに驚くべき進歩が期待されていると感じている。
Q & A
YouTubeで見ている動画の内容は何ですか?
-動画はLLM(Language Model)に関する内容で、ビット数が減少しても精度を保つ方法について説明しています。
1.58ビットでよいとされている背景は何ですか?
-1.58ビットで表現することで、計算速度が向上し、メモリの使用量が減少し、パフォーマンスが向上することが期待できます。
従来のLMはどのビット数で動作していましたか?
-従来のLMは16ビットから64ビットの異なる精度で動作していました。
少数点数値シミュレーションにおいてどのような精度が必要か?
-少数点数値シミュレーションでは、倍精度(64ビット)で動作することが一般的です。
1ビットで表現するとどうなりますか?
-1ビットで表現すると、1と-1しか表現できなくなり、非常に限られた情報しか扱えなくなります。
3値(1, 0, -1)を用いた演算の利点は何ですか?
-3値を用いることで、2点のログを取って1.58に近づけるため、より効率的な計算が可能になります。
新しいチップが提案された理由は何ですか?
-新しいチップは、より少ないメモリ使用量と高速な計算により、より効率的な性能を提供することを目的としています。
1.8ビットの精度でどのような結果が得られる可能性がありますか?
-1.8ビットの精度では、計算速度が劇的に向上し、メモリ使用量が減少する一方で、精度も十分に保持される可能性があります。
このペーパーが示す未来の可能性は何ですか?
-このペーパーは、ビット数を減少させることで計算リソースを節約しつつ、精度を維持することができるという未来の可能性を示しています。
人間の脳はどのビット数で動作していると考えられていますか?
-人間の脳は非常に複雑であり、正確なビット数は定義されていませんが、このペーパーでは1ビットから1.8ビット程度の範囲で動作している可能性があると提案されています。
今後の研究や開発にどのような影響が期待されますか?
-今後の研究や開発では、より効率的な計算方法を探ることが重要となり、新しいチップの開発やAIの性能向上に大きな影響を与える可能性があります。
Outlines
🤖 AIとビット数の進化
この段落では、YouTubeで見た様々なAI関連の動画と論文について話し、特にビット数と精度の関係に焦点を当てています。過去のLM(Language Model)は16ビットだったが、新しい研究では1ビットで十分であることが示されています。この進化がもたらす可能性や課題について詳細に説明しています。
🚀 計算リソースの最適化とパフォーマンス
この段落では、新しいAI技術が計算リソースをどのように最適化し、パフォーマンスを向上させるかに焦点を当てています。特に、メモリーの節約と計算速度の向上が強調されています。また、ビット数が減少しても精度が向上するという興味深い現象に触れ、その背後にある理論についても触れています。
🧠 神経シナプスとAIの関連性
この段落では、人間の脳の神経シナプスの発火状態とAIのニューロンの関係について探求しています。0と1だけでなく、マイナス1も重要な役割を果たす可能性についても言及されています。また、AIの発展が神経科学とどのように関連しているかについても議論しており、新しい発見が未来のAI技術にどのように影響を与えるかについても触れています。
🌐 AI技術の応用とインフラストラクチャの変革
最後の段落では、AI技術の進化がインフラストラクチャと計算リソースの管理にどのように影響を与えるかについて話しています。特に、トレーニングとインファラのリソースの最適化、そして専用チップの開発が注目されています。AI技術の発展がもたらす新たな可能性や、それを支える技術インフラストラクチャの進化について詳細に説明しています。
Mindmap
Keywords
💡YouTube
💡LLM (Large Language Model)
💡ビット (bit)
💡精度 (precision)
💡ニューロン (neuron)
💡GPU (Graphics Processing Unit)
💡演算 (computation)
💡メモリ (memory)
💡パフォーマンス (performance)
💡パラメーター (parameter)
Highlights
YouTubeで様々な動画を視聴しているが、推奨される内容が来ないことに触れる
今後のLM(Language Model)が1ビットで正確に計算できるという話があることを指摘
従来のLMは16ビットだったが、新しい研究では1.58ビットで十分だという論文があると述べる
ニューロンの重みや精度に関する議論があるが、これはコンピューターの精度の話であって、ニューロンと関係ない
1つの少数を表すのに何ビットで表すかという問題を考察
普通の少数演算では32ビットが使われていると説明
倍精度(64ビット)が必要とされる場面について触れる
1ビットで計算する理論が存在することを示す
1ビットで表現する場合、1と-1しか表現できないという問題
3値(1, 0, -1)で全ての情報を表す理論とその計算方法
1.58ビットで計算することで、よりメモリを節約し計算速度が向上するという研究成果
新しいチップがこの理論を応用して高性能な計算が可能になると提案
GPUのような高性能な計算装置が不要になる可能性について論じる
パラメーター数が同じでも、メモリが少なくて済むという利点
精度が気になるが、場合によっては精度が良くなることもあると述べる
人間の脳がどんな種類の計算を行っているかを考察し、その構造をコンピューターに適用する可能性
1ビットバイナリの演算でいいんじゃないかという話が存在し、その理論の応用が進んでいる
2016年の本でビットネトの解説があり、その影響を受けた研究が進んでいる
新しいチップの動きが出てくるかもしれないと予測
マイクロソフトが関連する論文を出していると報告
神経科学的発見がAIの理論に影響を与える可能性があると述べる
AIの発展が非常に速く、新しいアイデアが次々現れていると感じる
Transcripts
あ僕いつもYouTubeを色々見てんだ
けどおすめっちゅうのが来るわけよね中で
まあ1あの今後のLLM1ビットでま正確
に1.58ビットでよいとかいうなんか話
があって一体何のことなんだってうんてま
僕動画YouTube動画日本見てですね
ま解説見てから論文をま論文は読んではい
ないのよあもうもっぺ言ってくださいも
今後のLMはですって1ビットで良いと
いううんどういうことかな従来のLMMは
何ビットだったいやそれ16ビットいや
本来ねあのいやまず本来あの
普通あの少数と整数は話が別で普通はあの
あの少数の場合はですね平均はま32ビッ
じゃないですかここれが話でしょうねそれ
は数字がね32ビットいるわけよでで精度
ちゅうのが64ビトそあれですか
ニューロンの重みとかそんなんですか
ニューロンとは関係なくてコンピューター
の精度の話じゃないですかあ1つのあの
少数を表すのに何ビッで表すかというんで
普通はですねえ途中の計算ということです
ねうん途中の計算っていうことですね
まあまあ要すうん計算のための数数字数字
のはいはいはいをあの表現するのに何
ビットいるかとでこれは少数と整数で話別
なんだけど普通はま少数を使うわけでその
場合は普通制度が32ビッなんですええ
ええそうですねで倍精度っていうのは64
ビットそうええはいはいはいで僕らはです
ね僕らはち僕とかあの安田さんはですね
あの流体の数値シミュレーションやるわけ
でその時は倍精度64ビットでやるわけ
ですあはいはいはいところがあのllm
みたいな計算はねそこまでの精度いらの
じゃないかという話になっておってええ
ええええんで32ビッは16ビットこれ反
制度と言うんだけどそれでいいんじゃない
かとかさらには8ビットさらには4ビット
うんでいいって話になってきてるわけよ
はいはいでで今回のがねそれが1ビットと
かいう話でああんで1ビットち言うたらね
1と-1しか表現できないわけよええええ
で今回はねさらにねさらにねてうんだけど
何のことかね1と0と-1なのね1と0と
-1うんこの3つの数字だけで全て表すと
うん33値っていうことですねで2点の
ログを取れば1.58にな
るってことですねうんそううんだから
1.8でログ取ったらうんうんそっから来
てだから1やったら1-1やけど1ビット
ではちょっと不足するんで10-1にする
と非常にいいよというペーパーがですね
ごく最近その1ビットでいいよっていうの
はだいぶ前に出てたんだけど1.8ビット
ちうのがごく最近出てきたわけですねうん
おおでそんなんねそんなんでいいんかと
思うでしょで結局ねあのこうするわけよ
あのウェイトねwちゅうウェイトねでこれ
があの普通整数で0.1なんとかかんとか
で表すわけですやんはいはいはいそプラス
マイナスでねでそれをですね1と0と-1
だけにするとうんおおやっぱりウェイトな
んですねうんウェイトが例えば0.2
みたいなやったらもうこれはねこれはもう
1にしてしまうとで-0.5だったら-1
にしまっとで0なら0にするとかいうほな
ことでそんなことしてええのかってでね
そこでですねまそのペーパによるとですよ
でそうやるとねあのねウトはね普通ね
例えばなんとかあの結局WIIJかxi
みたいな格になってるからええでこのWi
が普通あの少数なわけですや0.23とか
ねでXも少数なわけですやんところがね
ここのWiが1か0か-1でいいとなれば
ねね
WiIIJはそうなればXiがですねXi
か-Xiか0かでいわけですよええええ
ええええそうなるとね掛け算がいらないと
いうわけ掛け算だけになるとおうんおお
引きもいますねこの主張としてはだから
もうね今のGPUみたいなものはいらない
とままそのペーパによればですよあでだ
から足し算掛け算がいらなくて足し算だけ
で良いということになると新しいあの
チップでやったら方がいいんじゃないか
みたいなねこれれは提案なんだけどまずね
そういう風にやるとね何がいだって制度が
出るのかって思うじゃないですかそんな
ことやってええのかとでそれをですね実際
あのやってみたとで具体的にはあのラマを
使ってんだけどええというのはそれが公開
されてるからねえええええでそれを使うと
ですねなんとねままずねメモリーが少なく
て済むっていうのこれは当然のことねはい
はいで計算が早くな当然のことええ劇的に
はあだけどいや劇的って数倍ですよ数倍
ああうんなんでいい場合はね4倍とか
そんなんなんですよああでいやそれよりも
ね画期的にはこんなこと信じられないんだ
けど制度がねえこれパプレシティ言ってん
だけどパプレシティは低いほどいいのよね
ではあはあはあはあそのね1.5ビットを
使うとねパープレシが下がるとつまり精度
が良いとなるそんなこと考えられないよね
うおいやいやそ必ずじゃないのよそういう
ケースがあるということふえパラメーター
数的にはどうなんですかパラメーターはの
数は同じだ同じだでも増やさなくていいん
ですねパラその次元をうんパラメーター数
は同じなんだけどけどあのメモリーが
少なくて済むのと計算速度が早いという
ますねで精度が心配なんだけど精度は心配
じゃないどころかむしろ良い場合もあると
いうこんなこと信じがいけどというわけで
やね僕はねそれであの新しいチップの動き
が出てくんじゃないかと思ったんやけどま
これ辺関しては斉藤さんが一加減あるわけ
でああはあははははいというほどのない
ですえっと今の論文はどっから出てきたん
ですかマイクロソフマイクロソフトああ
そうですかマイクロソフトどこですか
アジア中国っぽいですね中国ですねああ
そうなんですねはいあのいやすごいのが出
てきたなという風に思ってるんですがあの
2016年に本をあの清水涼さんという
割と今のあのこのビットネトなんかの解説
も記事でなされてるで彼も同じ長岡の出身
で後輩にあたるんですがそうですあの
マクフにめ回あのビットネットの件も清水
りさんがのノートに記事をあげててなんか
野良実装したやをもってきて動かしてみた
ぞみたいなこと書いてらっしゃいますよね
まだ現在も色やってらっしゃいますですね
はいで彼の書かれたあの2016年のあの
本なんですがそこの最後で対談をさせて
いただいておりましてうんはいこの街頭
歌書がちょっとこんなことを当時語らせて
いただいてたんですねうんであのこの対談
で語ってることていうのはあのスーパー
コンピューターの方ではその破長え倍制度
の644ビットのみならず宇宙物理とか
ですね流体とか本当にやってきますと
128ビット256ビットとかも必要に
なるのでタバ演算にも対応できるような
ハイパフォーマンスコンピューティング用
のまプロセッサーをかや作りながらま
ディープイサイという実は法人も立ち上げ
ていたんですがそこではむしろ制度を逆に
落としていくということでま当時から割と
1ビットバイナリのなあの演算でいいん
じゃないかっていう話はありましてログも
あのいくつか出ていたえわけなんです
けれども
えま反精度16ビットから1/4制度8
ビットさらに4ビット2ビットも本当に
最後は1ビットでもいけるのかなっていう
のは当時から思ってましてただあの肝心な
ことにはやっぱりあのこれがダイナミック
に切り替えられるといいなとえ人間の脳の
構造をま脳自体も大神秘質のみならずま
変形変形があったり中納があったりま
いろんな性能があったりいろんな役割を
分担しているものを同じアーキテクチャー
であの一元的にこれは捉えるのが難しいと
すればあの要所要所でビット制度切り替え
ながら演算ができるようなで特にあの性能
が1番欲しいところというのはその
バイナリーなのか今の62の3のな1.8
みたいなものかちょっと分かりません
けれどもあのそういう演算期ま今回の
ケースで言うと加算議だけでもいけて
しまうわけですけれどももうそれに特化し
たハードウェアをあのユニットとしては
たくさん並べて積んでおいてあとはそれを
えプログラマにえ組み替えて使えるような
構造というのをあの2016年当時から
ちょっと目指してあのやっていたことを
ちょっと思い出してですねあのいよいよ
あのそういう実例もあるいアルゴリズムが
ブラッシュアップしたものが出てきたなと
いうあのそんな風に感じておりました
えっとさっきの今の本っていつ出たやつ本
なんですかあの2016年の確か10月
だったと思うんですけどもああじゃあ10
年近く前から7年はいぐらい前えええはい
うんえじゃあそそのビット数減らしてって
も精度は出るということまだ確定的なこと
はなかなか当時は分からなかったんですが
可能性十分あると思っておりましたし
突き詰めるとま人間の脳のま神経のあの
発火まシナプスの発火の状態っていうのは
えまシングルコンパートメント持っ
なるほどバイにそうじあれですねまだ
トランスフォーマーも出てないそうです
ですけどあのディープラーニングは割と
流行ってた頃なんですよねそうですね
ディープラーニング認識ですごい制度が出
てきた頃にまあ今みたいなお話をされて
たっていうことですねそうか今おっしゃっ
たねニューロンっていうのはね白化するか
しないかですよねええええだ
からいやそれやったら0と1ですよね
マイナス1もあり
ますまそこ本当に必要なるかどうかって
いうのがあの今後になってくるんだと思う
んが逆に今回のよな新しい発見があると実
は我々がニューロンのシナプスの発火の
状態ってのは01だと思ってたのがですね
実はマイナ1みたいな要素も隠されていて
逆にあの神経科学的にこういったあああ発
につがるかもしれないですかねうんうん
いやそれはね神経伝達物資でギャバって
あるじゃないですかギあれは抑える方よね
うん薬系にもはいこれも清水さんそんな
記事もあの書いてましてですねかていう
ことでは今回のかそれそうかそうかそれ
だったらマイナス1もあるってことですよ
ね抑えるってことははいなんか非常にその
素人的考えですけどもしウェイトの精度を
落としていったらその分能動を増やさない
と同じ制度にならないんじゃないかと思っ
てしまうんですけどその辺は違うんですか
そのだから今のペーパーではだからそこは
調べてうんパプレ調べてでそう簡単にした
方がパプレが下がったケースがつまり精度
が上がったケースがあるって濃度も変え
ずきいやまだそうは増した方がいいかも
しれないんですよねはいだからその辺は
ええいや場合によっては能動増やした方が
いいかもしれないですよねまあまあ最そこ
はまたこれからいや今のペーパーはね普通
の計算をうんあのいろんなんでやってみた
とうんならその今インタ1.8ビット
つまり10-1にやってもねうんやったら
計算速度が早くなるとかメモリが少なくて
すこれは当たり前のことなねそれはすごい
無で問題はねそんなことして精度がいいの
かってことが1番問題じゃないですかうん
でそれが場合によってはむしろその方が
良いこれは信じがいんだけどうんええうん
まただ僕らもその言語モデルとか使ってて
ま元々32ビットのウェイトがやるのをね
その16ビットで使うっていうこともよく
やるんですけどそれは単にGPUのメモリ
を減らしたいからそういう風にしたいでも
それが8ビ4うんとかもあるんですよね
確かにで別にそれで動かしてもまあなんと
なくちゃんとした答えが出てたんでうん
なんかそういう意味では信じられるなって
いう気がしますね感覚的にもうん減らした
から悪くなるっていいやいやただそうすれ
ば普通の常識でいけばねねあの反精度から
えっと1/4精度1/8精度にすればそん
だけ精度が落ちると思うわけじゃないです
か常識的にはでそれがそう落ちないってと
がね面白いところうんすごいですねで究極
はねやっぱりね1.58ビットですよねま
1ビットまで行くのはちょっと行きすぎだ
ということ1-1は行きすぎで10-1が
いい1.8でちょうどうんあのいい性能が
出たっていうことでしょうねうんうん今
あれですね松田先生最初の方におっしゃっ
てましたけども掛け算いらなくなるという
ことは今GPU不足でですねえ人口地の
開発偉いGPUの取り合いになってます
けども実はそんなGPUいらんていう話な
んですあそれはどうなんです斎藤さんあ
あのインファス側はそういう方向に行くん
じゃないかなという風に思いますト
インファスの方ね
うん別なお話かなとうんだから
インフランディング今のインフラントね
うんその学習え学習と水論っていう意味で
両あるわけ学習ね世間でねちゅうか
オープンエとかなんとかものすごい金が
かかるっちゅうのは学習で金がかかるわけ
えええうんででだけど今チャトGPT使っ
た時にパッと出てくるのあれはね水論やっ
てるわけですよええもう学習は終わってる
わけよええだからその水論が早くな
るってことですよねほんでで軽くなるから
あの手前の自分とこの例えばは
iPhoneでできるとかいうことになる
うんことですあるあのエッジデバイスで
こういうものが使えるようになるのが1つ
メリットともう1つはあのオーA社もです
ねトレーニング用の計算機資源
コンピューティングリソースと開発した今
のGPT4とかあの3.5をサービスとし
て展開する時にもGPUを使わなくていけ
ないところでま取り合いにこれもなって
しまっているところがインファラス用が
どんどんこういうものに置き換わっていく
とトレーニング用により検査資源をうんえ
集中させることができるメリットとまある
だろうなと思いましたうんうんなるほど
なるほど学習の話ではなかったわけですね
今の話は今の時点ではということですね
なるただどうかな僕まだペーパー読んで
ないからあれやけど学習の方にも使える
みたいなことちょっと書いてあったような
気がするんだけどどうでしょうああそう
あの原的には人間の脳がそのその神経の
えトレーニングをやってる可能性があるの
でまそこはあの否定はできないというか
そういう方向に向かっていける可能性も
うんうんうんうんいやだから可能性ある
わけでま分かりますただ僕ね思にねあの今
までまこれだけようねいろんなこと考える
なと思いますねで進歩がものすごく早い
じゃないですかいや短いですねどんどん
どんどんね短期間で新しい話が出てくるん
でついていくの大変ですねねえねいや今の
はね1.5ビットとこれもね画期的な話や
けど前やったねあのリングうんアテンショ
ンって話もねあの普通ね4Kとか8Kとか
なんかねこれがえ100万トークンとえ
いうのが簡単に簡単にできるとうんそれも
ちょっとしたアイデアだと僕は思うんだ
けどうんいやだから
ね今ものすごくこれあのもうほわしたとか
いう人もいるんやけどなかなかほしてない
よねえAIのアイデアええいやだけど今の
話はまだまだ発展する感じがしますね専の
チップ出てきたらちょっとすごいことに
なっていくんじゃないですか1.8ビット
の専用のその辺なんか専用のチップって
作れるんですか最さあの作るべきかどうか
という作れる作れないもちろんあの非常に
簡単に作れてしまいます
はいてるそれだけでことが足りると思わ
ないのでやっぱりあの他の演技もできる
ように作っといてあの可能であればそれを
ダイナミックに切り替えて使えるようにえ
できるような性のハやチップを作ればいい
かなという風に思あなるほどだから普通の
あの不動少数点の普通制度もできるとま
最低限BF16です
ねあのえられていてあとはそこから制度を
あの落としていってえ性能を上げていきで
必要に応じて制度また戻すとかですねこと
ができるような構成が必要ではないかなと
思なるほどなるほどまあね他の計算もでき
なきゃ具合あるもねうんだけどま必要な
計算をちゃんと洗い出してねそれに特化し
てチューンすれば非常に高性能なチップが
作れるとあ専用チップならいい専用チップ
え例えば普通のね普通のね計算すんのに
電卓的計算するのにやっぱりそれは普通
制度がいるでしょうようんうんうんそれを
1.58ビットではできないからね多分ね
いやで多分っって言うけどこんなのわから
んよねいやあの人間の頭もそれで結局計算
機でやってるようなこと計算できうん確か
に確かに確かにでるかもしれませんはい
うんうんこれはじゃそんなとこでしょうか
うん
はい
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