大規模言語モデル（LLM）の世界は、専用ハードウェアと膨大な計算資源を必要とするリソース集約型モデルが主流でした。しかし、標準的なデスクトップやノートパソコンで高性能なAIモデルを動かせたらどうでしょうか？MicrosoftのBitNet B1.58は、リソース要件を劇的に削減しつつ優れた性能を発揮する超効率的な1ビットLLMの新時代を切り開いています。本ガイドでは、BitNet B1.58をローカルでセットアップし実行する方法を詳しく解説し、個人のAIプロジェクトや応用の可能性を広げます。

1. はじめに

BitNet B1.58とは？

BitNet B1.58は、ネイティブな1ビット量子化技術を活用したLLM設計の革新的な変化を示しています。従来のモデルが16ビットや32ビットの浮動小数点重みを使用するのに対し、BitNetは-1、0、+1の3つの値のみを持つ三値重みを採用しています。この革新的な手法により「1.58ビット」という名称（log₂3 ≈ 1.58）が付けられ、メモリ使用量と計算の複雑さを大幅に削減しています。