微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失

新智元报道

编辑：KingHZ

【新智元导读】原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T再升级！微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，而占用内存和计算成本显著降低。

还没过几天，原班人马带着第二代BitNet v2来了！

这次性能几乎0损失，但占用内存和计算成本显著降低！

论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.18415

先前的开创性研究，如BitNet b1.58，已经证明：

即使将权重量化到1.58位，也能在极大降低推理成本（延迟、内存占用、吞吐量、能耗）的同时，保持与全精度模型相当的性能。

然而，激活值异常点让1比特大语言模型部署变得复杂。

BitNet v2框架，首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化。

针对注意力机制和前馈网络中激活值的异常分布问题，在激活值量化前，H-BitLinear模块施加在线Hadamard变换（Hadamard transformation）。

图1上半部分：BitNet v2整体架构以及H-BitLinear模块的概览

这种变换能将尖锐的激活值分布转化为更接近高斯形态的平滑分布，从而适配低比特表示。

原生4比特计算

得益于下一代GPU（如GB200）等硬件的进步，深度学习领域正迅速采用量化和低比特推理技术。

新硬件原生支持4比特计算，为大规模模型带来显著的效率提升。

计算机中32、16、8比特浮点数不同的表示方法

然而，尽管BitNet b1.58将权重量化为1.58比特，缓解了内存带宽瓶颈，但它的激活值仍保持8比特精度。

模型无法充分利用新硬件的4比特计算能力。

实现更低比特宽度的激活值对于最大化硬件利用率至关重要，尤其是在批处理推理场景中，高效的内核设计尤为重要。

关键问题在于LLM内部激活值的不均匀分布。

虽然注意力机制和前馈网络（FFN）层的输入通常呈现类高斯分布，适合量化，但中间状态（最终投影前的输出）往往包含显著的离群值，阻碍了激进的低比特量化。

图1下半部分：注意力层中输出投影Wo和前馈网络中下投影Wdown的激活分布情况

对输入采用4比特量化和对中间状态使用8比特稀疏化，可以解决这一问题。

尽管性能损失较小，但稀疏化并不适合批处理推理场景的最大吞吐量需求，因为硬件更倾向于密集计算以提升效率。

为弥合这一差距并充分发挥1.58比特LLM在4比特计算中的潜力，研究团队提出了BitNet v2框架，实现了模型全流程的原生4比特激活值，框架核心创新是H-BitLinear。

BitNet v2：原生4位激活

BitNet v2模型基于类似LLaMA的组件构建，包括RMS归一化、SwishGLU激活函数，并完全移除了偏置项（bias）。

BitNet v2的整体架构

与先前的BitNet相比，BitNet v2在注意力模块的输出投影Wo和前馈网络（FFN）的下投影Wdown中，引入了H-BitLinear模块，以专门处理中间状态中出现的异常通道（outlier channels）。

BitNet v2的训练流程分为两阶段：

首先，从零开始使用1.58位权重和8位激活（INT8）进行预训练；

随后，在保持权重量化不变的基础上,将所有线性层（除输入/输出embedding外）进一步微调为4位激活（INT4）。

H-BitLinear模块

BitNet v2采用逐张量平均绝对值量化（per-tensor absmean）策略对权重进行三值量化（也就是{-1, 0, 1}）：

关于低比特激活的问题，已有研究指出：

• 注意力层和前馈网络中前置线性变换的输入激活，通常呈现高斯分布，较适合量化；

• 而注意力输出（Wo）和FFN下投影（Wdown）的中间状态激活，则往往包含大量离群通道（outlier channels），且大部分值集中于0附近，严重影响低位量化精度。

H-BitLinear可以取代注意力机制输出投影和FFN下投影的标准线性层。

H-BitLinear在激活量化前应用在线哈达玛变换），把中间状态中尖锐、易产生离群值的分布重塑为更易处理的类高斯分布，显著减少1.58比特模型中离群值的影响。

Hadamard变换定义如下：

其中的矩阵乘法采用快速Hadamard变换算法（Fast Hadamard Transform，FHT），其计算复杂度为O(nlogn)。

Hadamard矩阵是一类特殊的正交矩阵。

它的特点是每个元素只能是+1或-1，并且每行（或每列）之间的内积为0，表示彼此正交。

阿达马矩阵的命名来自于法国数学家Jacques Solomon Hadamard。

法国数学家：Jacques Solomon Hadamard

如图2和图3所示，引入Hadamard变换后，中间状态的分布更加接近高斯形态。

这显著减少了离群值数量，使其更适合进行4位激活量化（INT4）。

图2：在使用8位激活时，BitNet b1.58与BitNet v2的激活分布对比。

图3：采用8比特激活值时，BitNet b1.58与BitNet v2在前馈网络Wdown层和注意力机制Wo层的激活值分布对比。

对于8位激活（INT8）和4位激活（INT4）量化策略，分别采用下列策略：

综上，H-BitLinear层的整体矩阵运算可表示为：

其中，LN(⋅)表示层归一化（LayerNorm）。

研究团队从头开始使用8比特激活值训练BitNet v2，与BitNet b1.58相比性能损失微乎其微。

随后，通过少量数据高效微调，模型即可适配原生4比特激活值。

实验结果

实验表明，4比特BitNet v2变体在性能上与BitNet a4.8相当，但在批处理推理场景中提供更高的计算效率。

此外，与后训练量化方法SpinQuant和QuaRot，则几乎全面领先。

比BitNet b1.58更快

BitNet V2与BitNet b1.58比，性能几乎0损失。

BitNet v2及其基线模型的详细实验结果，如表1所示。

在注意力机制和前馈网络（FFN）层的量化前引入哈达玛变换后，模型的困惑度（perplexity）下降极小。

对于8比特激活值，BitNet v2相较于BitNet b1.58表现出更高的性能，在1.3B、3B和7B模型规模上，终端任务的平均准确率分别提升了0.16%、0.49%和0.61%。

此外，BitNet v2支持所有线性层的原生4比特激活值，从而显著提升了批处理推理的效率。

在使用INT4（4比特整数）激活值时，BitNet v2的困惑度与BitNet a4.8相当，同时在3B和7B模型的下游任务中展现出更优的性能。

表1：BitNet v2、BitNet a4.8与BitNet b1.58在终端任务上的困惑度及性能表现

表2和表3分别总结了BitNet v2（8比特激活，a8）和BitNet v2（4比特激活，a4）在低比特注意力机制下的详细结果。

研究人员对QKV状态采用了RoPE（旋转位置编码）后的量化方法。

QKV头通过absmax函数直接量化为无符号整数，无需任何校准数据集。

如表2和表3所示，采用3比特KV缓存的BitNet v2在3B和7B模型上的准确率与使用全精度KV缓存的模型相当。

表2：BitNet v2在终端任务上的零样本准确率，其中激活使用8位，而QKV状态的位宽则有所不同。

表3：BitNet v2在终端任务上的零样本准确率，其中激活使用4位，而QKV状态的位宽则有所不同。

与其他后训练量化方法的对比

BitNet v2 (a4)与主流的后训练量化基线方法进行了对比，包括SpinQuant和QuaRot，在1.3B参数规模的模型上进行了评测。

QuaRot通过引入随机Hadamard变换以缓解特征离群问题，SpinQuant则使用了可学习的旋转矩阵（rotary matrix）。

随后，这两种方法分别采用GPTQ和absmax策略，将权重和激活量化到4位。

由于BitNet b1.58沿用训练时使用的absmean函数进行权重量化，而非使用GPTQ。

在各项指标上，BitNet v2稳拿第一，具体结果见表4。

表4：BitNet v2、QuaRot和SpinQuant在各项下游任务上的困惑度（Perplexity）与零样本准确率（Zero-shot Accuracy）对比

另外，在Hadamard变换对不同模型尺寸（1.3B和3B）影响的实验（见表5）中，研究者发现：

没有旋转处理（No rotation）时，模型直接发散，无法正常训练；

引入Hadamard旋转（无论是权重+激活，还是仅激活），都能显著稳定低位训练，并提高最终准确率。

表5：不同规模下H-BitLinear的Hadamard变换的消融研究。

模型训练、消融实验等其他内容和细节，请参阅原文。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2504.18415