世界を驚かせたMicrosoftの「BitNet b1.58」とは？　一般公開で今がまさに“変革期か”：AIビジネスのプロ　三澤博士がチェック　今週の注目論文

　現在の主流ではLLMのパラメーター1つ当たり16bitで表現されます。この場合、出力品質が高い代わりにモデルサイズが大きくなり、推論の際のメモリ使用量が莫大になることがあります。性能が低い汎用PCで動作させる場合はパラメーター1つ当たりの情報量を8bitや4bitまで落とすといった工夫がなされます。この場合、モデルサイズが小さくなる代わりに出力品質が落ちますが、BitNetではパラメーター1つを「1」「0」「-1」の3つの値を1桁で表現するという特殊な手法で、性能を落とさずにモデルサイズを圧縮しました。「1」「0」で表現する1bitを少し拡張した1.58bitとしています。

　BitNetの真の革新性はその処理方式にあります。論文によれば、従来のAIモデルが必要としていた複雑な浮動小数点演算をシンプルな整数演算に置き換えることに成功しています。16bitでの推論に比べて速度は最大6.17倍向上し、算術演算のエネルギー消費は最大82.2%削減を達成しました。

　実際の性能評価では、さまざまなタスクで従来モデルと同等以上の結果を示しています。特に3B（30億）パラメーター以上のモデルサイズでは、標準的なベンチマークテストで16bitモデルを上回る性能を示すケースも確認されています。

オープンソース実装が示す現実解

　GitHub（ギットハブ）で公開されたbitnet.cppの実装は、現時点で主にCPU上での推論に最適化されています。特筆すべきは、100B（1兆）パラメーターの巨大なモデルでさえ、単一のCPUで人間の読書速度（約6トークン／秒）に匹敵する処理速度を実現できる点です。

　しかし、現状では幾つかの制約も存在します。GPU／NPUへの対応は開発中であり、対応モデルサイズにも制限があります。これらは今後のアップデートで改善が期待される部分です。

三澤の“目”

　論文では、BitNetが切りひらく3つの重要な可能性が示唆されています：

1. エッジAIの現実化：　メモリと電力消費の大幅な削減により、スマートフォンやIoTデバイスでの本格的なAI実行が現実的になります
2. 長文処理能力の向上：　活性化値（途中計算の数値）を8bitまで削減することで、同じメモリ容量でもより長い入力文を受け付けられる可能性があります
3. MoE（Mixture of Experts）モデルの効率化：　パラメータの圧縮により、複数の専門家モデルを1つのデバイスに搭載することが可能になります

　企業がBitNetの導入を検討する際、特に注目すべきはBitNetが既存の「llama.cpp」と互換の実装方式を採っていることです。現在llama.cppを使用している企業は、比較的少ない工数で移行検証を始められます。

　ただし、全ての企業に即座の導入を推奨するわけではありません。3B未満の小規模モデルでは従来の手法が優位な場合もあり、実環境での安定性検証もまだ発展途上です。

　BitNetの利用を試みる場合、とるべきアクションは以下の通りです。

1. 技術検証チームの編成：　bitnet.cppを用いた実証実験を計画し、自社環境での性能評価を行います
2. ユースケースの特定：　特に大規模モデルの運用コストに課題を抱える領域から、段階的な検証を始めることが賢明です
3. 長期的な展望の検討：　今後のアップデートを見据えつつ、AI基盤の再設計計画を練ることが推奨されます

　BitNetはAIの民主化と効率化に向けた重要な一歩を示しています。その真価は理論的な可能性だけでなく、実装の公開により現実的な検証が可能になった点にあります。今後の発展と実用化の進展に、業界の注目が集まっています。

著者紹介　三澤瑠花（日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ）

AIセンターオブエクセレンス本部　AIラボ ヘッド

日本女子大学卒業、東京学芸大学大学院修士課程修了（天文学）　フランス国立科学研究センター・トゥールーズ第3大学大学院　博士課程修了（宇宙物理学）。

2016年入社。「AIラボ」のトップとして、顧客向けにAIモデルの開発や保守、コンサルティングなどを担当している。