bitnet-b1.58-2B-4T runs FFN with SiLU instead of relu2 - wrong logits on every backend
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với src/models/bitnet.cpp và src/llama-model.cpp, sau đó kiểm tra cách xử lý activation ẩn trong src/llama-graph.cpp và cả hai script chuyển đổi BitNet. Xác minh GGUF đã chuyển đổi bằng gguf-dump và so sánh logits hoặc văn bản được sinh ra cho model microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T. Được xem là hoàn tất khi relu2 được ghi nhận và sử dụng, trong khi các tệp GGUF cũ hơn vẫn giữ hành vi SiLU.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
bitnet-b1.58-2B-4T runs the FFN with SiLU instead of relu² — wrong logits on every backend
Summary
The official microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T model declares "hidden_act": "relu2" in its config.json, but the BitNet.cpp runtime never reads it: the FFN graph is built with a hardcoded LLM_FFN_SILU. The model therefore runs with the wrong activation function on every backend (CPU and GPU), producing wrong-but-finite output — the same failure class as #586.
Root cause
src/models/bitnet.cpp:133—build_ffn(...)is called with a hardcodedLLM_FFN_SILU.src/llama-model.cpp— theLLM_FFN_OP_TYPES_FROM_STRINGmap has"relu"but no"relu2", andllm_ffn_op_type_from_string()is never wired into the bitnet arch.utils/convert-hf-to-gguf-bitnet.py/utils/convert-ms-to-gguf-bitnet.py— neither converter writes<arch>.hidden_activation, so the existing plumbing (llama_hparams::llm_ffn_op,LLM_KV_HIDDEN_ACT,LLM_FFN_RELU_SQRinsrc/llama-graph.cpp) is never exercised for bitnet models.
The graph builder already implements LLM_FFN_RELU_SQR (relu → sqr, src/llama-graph.cpp:1690); with LLM_FFN_PAR gating it produces exactly relu²(gate) * up, matching the HF BitnetMLP (act_fn(gate) * up).
Fix (attached patches)
src/llama-model.cpp: add{ "relu2", LLM_FFN_RELU_SQR }toLLM_FFN_OP_TYPES_FROM_STRING.src/models/bitnet.cpp: read<arch>.hidden_activationinload_arch_hparams(mirroringllama_model_modern_bert), defaulting toLLM_FFN_SILUfor backward compatibility with existing GGUF files; usehparams.llm_ffn_opin the graph.- Converters: write
add_hidden_act("relu2").
Verification
- Convert
microsoft/bitnet-b1.58-2B-4Twith the patched converter;gguf-dumpshould showbitnet_b158.hidden_activation = "relu2". - Compare logits before/after: with the fix the model produces coherent text; without it, output is wrong-but-finite.
- Old GGUF files (no key) keep the previous SiLU behavior — no regression.
Related
- #586 — same wrong-but-finite class (ARM i2_s layout).
- Ngôn ngữ chính
- C++
- Star
- 40.3k
- Fork
- 3.7k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của microsoft/BitNet
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
-
i2_s SIGSEGVs at n_ubatch >= 32: BLAS backend dequantises by a row stride 4x the real packed row Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Tất cả issue của microsoft/BitNet
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
flutter-webrtc/flutter-webrtc#2206 ·
-
litertlm-android AAR ships no consumer ProGuard rules → "mid == null" SIGABRT in minified apps Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
google-ai-edge/LiteRT-LM#3739 ·
-
Component: GLib
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
brave/brave-browser#59300 ·
-
Mute ydb/tests/functional/dstool/test_canonical_requests.py.Test.test_group_take_snapshot in main Đang mởai_reviewed
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
ydb-platform/ydb#53974 · 3 bình luận ·