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5.保持手机不处关屏的状态.
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【央视新闻客户端】; 

来源标题：北大团队提出2比特复数模型iFairy{±1, ±i}，精度反超量化前，可手机部署

摘要：为破解大模型部署与推理成本高昂的困境，北京大学杨仝老师团队首次提出名为iFairy的超低比特量化方案。该方案创新性地利用复数{1,i}对模型权重进行2-bit量化，在实现1/8极致压缩与无乘法推理加速的同时，语言建模能力和下游任务表现甚至反超了其全精度的LLaMA基座模型。

当下，大语言模型（LLM）的研究热潮席卷全球，技术迭代日新月异。然而，在这片繁荣之下，一个严峻的现实不容忽视：LLM在真实世界中产生的商业价值，很大程度上仍无法覆盖其高昂的训练与推理成本。

究其根源，大模型走向产业落地的道路上，横亘着两大拦路虎：空间瓶颈和时间瓶颈。

为了追求更高的模型性能，业界普遍的策略是不断堆叠参数量，这使得模型部署成本高昂。

同时，庞大的参数量带来了计算量的激增，尽管学界和业界已涌现出如gpt-oss的MXFP4训练等优秀的量化方案，但其核心计算逻辑依然没有消除对硬件资源消耗巨大的乘法运算的依赖，推理延迟没有实现根本性的降低。

能否同时攻克这两大瓶颈，实现模型的轻量化和推理加速，已成为推动大模型发展从技术奇观迈向生产力工具新阶段的关键。

为解决这一难题，北京大学杨仝老师团队在一篇名为iFairy: the First 2-bit Complex LLM with AllParameters in {1,i}的论文中，提出了一个脑洞大开的方案：跳出实数轴的束缚，进入复数平面！

这看似简单的维度提升，却蕴含着破解瓶颈的深刻智慧。

在空间上，iFairy实现了极致的压缩。

传统的全精度（FP16）权重需要16比特，而iFairy方案仅用2比特，就完成了对一个权重信息的编码。

这意味着，相较于流行的FP16模型，其模型体积可以直接压缩至原来的1/8。这种史诗级的压缩率，为大模型在手机、汽车等边缘设备上的部署扫清了最大的存储障碍。

二、时间魔法：无乘法计算的革命

在时间上，iFairy实现了无乘法计算的革命。这个魔法是如何实现的呢？

这一切，都源于团队提出的全新量化算法PhaseQuant。它不再将权重映射到实数轴上的点，而是基于参数的相位将其映射到复平面上的四个单位根{1,i}。

{1, i} 四个值，彻底利用了2-bit的全部信息容量，信息熵从传统三元量化（如BitNetb1.58）的log?(3)1.58-bit，提升到满格的log?(4)=2-bit。

优雅的对称性：这四个点在复平面上关于原点中心对称，保持了模型训练所需的良好性质。

隐含的稀疏性：每个量化后的复数权重，其实部或虚部必有一个为零，这在高维度上保留了稀疏性的优势。

最令人拍案叫绝的是，引入复数，计算仍然高效！一个标准的复数乘法 (a+ib)(c+id) 需要4次实数乘法和2次加法，计算量不小。

但在iFairy模型中，当一个复数激活值与量化后的权重 {1, i} 相乘时，运算发生了奇妙的退化：所有乘法都消失了。

看！整个模型中最核心、最庞大的矩阵乘法（GEMM），被彻底重构了！原本昂贵的浮点乘法运算，被完全替换为硬件成本几乎为零的加法、减法和数据交换（shuffle）操作。这从根本上消除了计算瓶颈，为实现数量级的推理加速提供了可能。

三、架构革新：一个全面复数化的Transformer

为了让这个魔法完美落地，研究团队还将整个Transformer架构都进行了复数化改造。

复数注意力机制：传统注意力计算Q和K的点积，这里则巧妙地使用了Hermitian内积的实部作为相似度分数，既利用了所有复数信息，又自然地得到了实数分数用于Softmax。

复数旋转位置编码(RoPE)：在复数域，位置编码的旋转操作变得异常简洁和统一，一个简单的复数乘法即可实现。

四、惊艳成果：PPL降低10%，性能反超全精度！

理论如此优雅，实践效果如何呢？结果同样令人瞩目。

iFairy 不仅没有出现超低比特量化常见的性能悬崖，反而实现了惊人的性能反超。

在LLM的语言建模能力方面，模型的困惑度（PPL）越低，代表模型对文本的理解和预测能力越强。在对PPL的测试中，基于相同数据集训练（注：为保证对比的严谨性，所有对比模型的训练数据均保持一致，具体信息可参见论文）的2-bit的iFairy模型取得了比全精度（FP16）模型更低的困惑度（PPL），降幅高达 10%。

而在下游任务评测方面，iFairy 模型更是在多个任务的评分反超了全精度的Llama基座模型。

这意味着，一个体积只有原来1/8、计算几乎零乘法的模型，其能力反而更强了。这彻底颠覆了我们的传统认知。

对量化后权重的分析还发现，模型在训练后，这四个复数值 {1, i} 的分布非常均匀，证明模型确实学会了充分利用这套全新的编码系统。

总而言之，这项工作开创性地将复数神经网络的思想与超低比特量化相结合，通过利用相位这一被忽略的信息维度，在不增加任何存储成本的前提下，显著提升了模型的表达能力和最终性能，真正实现了鱼与熊掌兼得。

它为设计下一代超高效、高性能的大语言模型，打开了一扇全新的大门。或许，我们离在普通手机上流畅运行GPT-5级别的模型，又近了一步。相关论文、训练代码、模型权重与实验脚本已全部开源，配套提供从训练、评测到可复现实验的完整流程，人人皆可复现训练。

（本文来源：日照新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）

摘要：为破解大模型部署与推理成本高昂的困境，北京大学杨仝老师团队首次提出名为iFairy的超低比特量化方案。该方案创新性地利用复数{1,i}对模型权重进行2-bit量化，在实现1/8极致压缩与无乘法推理加速的同时，语言建模能力和下游任务表现甚至反超了其全精度的LLaMA基座模型。

当下，大语言模型（LLM）的研究热潮席卷全球，技术迭代日新月异。然而，在这片繁荣之下，一个严峻的现实不容忽视：LLM在真实世界中产生的商业价值，很大程度上仍无法覆盖其高昂的训练与推理成本。

究其根源，大模型走向产业落地的道路上，横亘着两大拦路虎：空间瓶颈和时间瓶颈。

为了追求更高的模型性能，业界普遍的策略是不断堆叠参数量，这使得模型部署成本高昂。

同时，庞大的参数量带来了计算量的激增，尽管学界和业界已涌现出如gpt-oss的MXFP4训练等优秀的量化方案，但其核心计算逻辑依然没有消除对硬件资源消耗巨大的乘法运算的依赖，推理延迟没有实现根本性的降低。

能否同时攻克这两大瓶颈，实现模型的轻量化和推理加速，已成为推动大模型发展从技术奇观迈向生产力工具新阶段的关键。

为解决这一难题，北京大学杨仝老师团队在一篇名为iFairy: the First 2-bit Complex LLM with AllParameters in {1,i}的论文中，提出了一个脑洞大开的方案：跳出实数轴的束缚，进入复数平面！

这看似简单的维度提升，却蕴含着破解瓶颈的深刻智慧。

在空间上，iFairy实现了极致的压缩。

传统的全精度（FP16）权重需要16比特，而iFairy方案仅用2比特，就完成了对一个权重信息的编码。

这意味着，相较于流行的FP16模型，其模型体积可以直接压缩至原来的1/8。这种史诗级的压缩率，为大模型在手机、汽车等边缘设备上的部署扫清了最大的存储障碍。

二、时间魔法：无乘法计算的革命

在时间上，iFairy实现了无乘法计算的革命。这个魔法是如何实现的呢？

这一切，都源于团队提出的全新量化算法PhaseQuant。它不再将权重映射到实数轴上的点，而是基于参数的相位将其映射到复平面上的四个单位根{1,i}。

{1, i} 四个值，彻底利用了2-bit的全部信息容量，信息熵从传统三元量化（如BitNetb1.58）的log?(3)1.58-bit，提升到满格的log?(4)=2-bit。

优雅的对称性：这四个点在复平面上关于原点中心对称，保持了模型训练所需的良好性质。

隐含的稀疏性：每个量化后的复数权重，其实部或虚部必有一个为零，这在高维度上保留了稀疏性的优势。

最令人拍案叫绝的是，引入复数，计算仍然高效！一个标准的复数乘法 (a+ib)(c+id) 需要4次实数乘法和2次加法，计算量不小。

但在iFairy模型中，当一个复数激活值与量化后的权重 {1, i} 相乘时，运算发生了奇妙的退化：所有乘法都消失了。

看！整个模型中最核心、最庞大的矩阵乘法（GEMM），被彻底重构了！原本昂贵的浮点乘法运算，被完全替换为硬件成本几乎为零的加法、减法和数据交换（shuffle）操作。这从根本上消除了计算瓶颈，为实现数量级的推理加速提供了可能。

三、架构革新：一个全面复数化的Transformer

为了让这个魔法完美落地，研究团队还将整个Transformer架构都进行了复数化改造。

复数注意力机制：传统注意力计算Q和K的点积，这里则巧妙地使用了Hermitian内积的实部作为相似度分数，既利用了所有复数信息，又自然地得到了实数分数用于Softmax。

复数旋转位置编码(RoPE)：在复数域，位置编码的旋转操作变得异常简洁和统一，一个简单的复数乘法即可实现。

四、惊艳成果：PPL降低10%，性能反超全精度！

理论如此优雅，实践效果如何呢？结果同样令人瞩目。

iFairy 不仅没有出现超低比特量化常见的性能悬崖，反而实现了惊人的性能反超。

在LLM的语言建模能力方面，模型的困惑度（PPL）越低，代表模型对文本的理解和预测能力越强。在对PPL的测试中，基于相同数据集训练（注：为保证对比的严谨性，所有对比模型的训练数据均保持一致，具体信息可参见论文）的2-bit的iFairy模型取得了比全精度（FP16）模型更低的困惑度（PPL），降幅高达 10%。

而在下游任务评测方面，iFairy 模型更是在多个任务的评分反超了全精度的Llama基座模型。

这意味着，一个体积只有原来1/8、计算几乎零乘法的模型，其能力反而更强了。这彻底颠覆了我们的传统认知。

对量化后权重的分析还发现，模型在训练后，这四个复数值 {1, i} 的分布非常均匀，证明模型确实学会了充分利用这套全新的编码系统。

总而言之，这项工作开创性地将复数神经网络的思想与超低比特量化相结合，通过利用相位这一被忽略的信息维度，在不增加任何存储成本的前提下，显著提升了模型的表达能力和最终性能，真正实现了鱼与熊掌兼得。

它为设计下一代超高效、高性能的大语言模型，打开了一扇全新的大门。或许，我们离在普通手机上流畅运行GPT-5级别的模型，又近了一步。相关论文、训练代码、模型权重与实验脚本已全部开源，配套提供从训练、评测到可复现实验的完整流程，人人皆可复现训练。

（本文来源：日照新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）

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