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近日消息，智源研究院提出了首个用于自然语言理解任务的1bit 轻量化预训练模型 BiPFT。与传统的 FP32模型相比，BiPFT 模型在推理阶段显著减少了操作数量和内存使用。该模型在 GLUE 标准测试集上的平均性能超过了15.4%。
与以往的1bit 量化方法不同，BiPFT 直接在预训练阶段使用大量的文本数据对模型进行1bit 预训练，而不是在下游任务上进行量化。这种方法使得模型具备了更好的独立学习能力和超参数鲁棒性。
另外，智源团队还创新地采用了一种数据驱动的1bit 量化方法，通过对自注意力操作中的1bit 量化误差进行参数化，减少了量化损失。
实验结果表明，BiPFT 模型在1bit activation 下的计算量和内存消耗相比于全精度32位模型分别降低了56倍和28倍。同时，该模型在不同超参数设定下都能取得更好的效果，具有较好的独立学习能力和超参数鲁棒性。
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