BitNet은 Meta AI에서 제안한 혁신적인 구조의 언어 모델로, 기존 Transformer 구조에서 파라미터 및 연산 효율을 극대화하기 위해 1-bit 양자화 연산(Binary Matrix Multiplication) 을 핵심 기술로 도입한 모델입니다. 이 덕분에 훨씬 적은 계산 자원으로도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.


# 모델
- microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T
- microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-bf16
- microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf


# 주요 특징
- 1-bit 양자화 연산 (1-bit GEMM): 대부분의 연산을 1-bit로 수행하여 메모리 사용량과 연산량을 획기적으로 줄임.
- 가볍고 빠름: 2B 파라미터 수준에서도 7B급 모델과 비슷한 수준의 성능을 목표로 함.
- 효율적인 학습 및 추론: 작은 GPU 메모리에서도 실행 가능.
- 합리적인 성능-자원 트레이드오프: Edge 디바이스, 저사양 PC, 로컬 LLM 실행 환경에 적합.


# 성능 요약 (논문 기준)
- 2B 모델 기준으로 GPT-2를 훨씬 상회하는 성능
- 일부 벤치마크에서는 LLaMA 2 7B 모델에 근접한 성능
- FLOPs 대비 성능(성능/연산 효율성)에서 업계 최고 수준


# 주요 활용처
- 저전력 언어 모델 추론
- 모바일 또는 로컬 PC 기반 LLM 환경
- RAG 기반 QA 시스템의 경량 추론 엔진