chore: 项目已迁移至 Gitee/GitHub，仅保留迁移说明 (tombstone)
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4b96e6dcff
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-172
@@ -1,177 +1,18 @@
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# BitFlow MoE — 面向 micro:bit 的混合专家微型中文语言模型
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# 项目已迁移 ✨
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[](LICENSE)
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[](https://microbit.org/)
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[](https://www.sohu.com/a/123456789)
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[](https://arxiv.org/abs/2209.01652)
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你好呀～这个仓库已经搬到更好用的地方啦。
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一个完全自研的微型语言模型，可以在 **BBC micro:bit**（ARM Cortex-M4, 256KB Flash, 16KB RAM）上运行。支持中文对话、三种专家路由、int8 量化。
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为了让代码管理更清爽、多平台同步更省心，我们把原先分散的镜像统一收拢到
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**Gitee** 与 **GitHub** 主仓维护，这里就只保留这张"迁移小纸条"咯。
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这是目前已知**第一个在 micro:bit 上运行的 MoE 中文语言模型**。
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📦 新家在这里：
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- Gitee：https://gitee.com/shuiyu1123/BitFlow-MoE
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- GitHub：https://github.com/shuiyu67/BitFlow-MoE
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## 项目亮点
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📋 内部评估：
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- 镜像分散在多个平台，重复维护成本高、容易漏更；
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- 自托管 Gitea 实例为个人非管理员环境，长期可用性与备份缺乏保障；
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- 代码已稳定收拢至 Gitee / GitHub 主仓，原镜像不再承载更新职责；
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- 统一主仓后便于协作、CI 与备份，减少多端同步负担。
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- **硬件极限**：在仅 16KB RAM、256KB Flash 的 micro:bit 上运行完整推理
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- **架构创新**：门控线性注意力 (GLA) + 混合专家 (MoE) + int8 量化，三管齐下
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- **中文支持**：149 字符词表，涵盖 258 条基础问答 + 动物事实 + 逻辑推理
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- **完全自研**：从训练、量化到推理全链路自主设计，零外部预训练模型依赖
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- **工业级优化**：内存占用 78.3KB（micro:bit 可用 108KB），余量 27.5%
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## 架构总览
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```
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输入字符 → Token Embedding → 位置编码
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↓
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[路由器: 运行均值 → D→32→3]
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↓ 选择最优专家
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┌───────────┼───────────┐
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↓ ↓ ↓
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Expert-0 Expert-1 Expert-2
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(事实记忆) (逻辑推理) (基础问答)
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↓ ↓ ↓
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GLA Block + FFN × 2层
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↓
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LayerNorm → 输出头
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↓
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采样 → 下一字符
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```
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### 核心组件
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| 组件 | 技术 | 参数量 |
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|------|------|--------|
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| Token + Position Embedding | 查找表 | 7,880 |
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| 3 × GLA Block (2层) | 门控线性注意力 | 42,720 |
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| FFN (隐藏层 80) | GELU 激活 | 6,880 |
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| MoE 路由器 | ReLU(32) → Softmax(3) | 1,411 |
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| 输出头 | Linear(40→149) | 5,960 |
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| **总计** | | **59,131** |
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## 性能数据
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- **训练**：10,000 epochs，最终 loss = 0.0861
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- **路由准确率**：500 epoch 达到 100%（34% → 100%）
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- **内存占用**：78.3KB / 108KB 可用（余量 29.7KB / 27.5%）
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- **权重体积**：int8 量化后仅 58KB
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- **推理速度**：单个字符约 200-500ms（取决于上下文长度）
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## 快速开始
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### 环境要求
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- **PC 训练**：Python 3.8+、PyTorch 1.12+
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- **硬件部署**：BBC micro:bit v2（nRF52833）
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- **串口工具**：任意串口终端，或本项目 `chat_moe.py`
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### 训练模型
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```bash
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# 1. 安装依赖
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pip install torch
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# 2. 训练
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python train_bitflow_moe.py
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# 3. 验证推理
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python verify_moe_v4.py
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```
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### 部署到 micro:bit
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```bash
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# 1. 部署权重和代码
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python deploy_moe.py
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# 2. 通过串口对话
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pip install pyserial
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python chat_moe.py
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```
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### 使用预训练权重
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可以直接下载已训练好的权重文件 `bitflow_moe_weights.bin`（58KB int8），配合 `bitflow_moe.py` 直接部署到 micro:bit。
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## 目录结构
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```
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BitFlow-MoE/
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├── train_bitflow_moe.py # 训练脚本（含数据、模型定义）
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├── bitflow_moe.py # micro:bit 推理代码（MicroPython）
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├── verify_moe_v4.py # PC 端模拟器（验证 micro:bit 推理）
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├── chat_moe.py # 串口对话工具（Python）
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├── deploy_moe.py # 部署脚本（自动查找 micro:bit）
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├── plot_training.py # 训练过程可视化
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├── training_analysis.png # 训练过程图（中文）
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├── bitflow_moe_weights.bin # 预训练 int8 权重（58KB）
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├── bitflow_moe.pt # PyTorch 完整权重（245KB）
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├── architecture.md # 架构设计文档
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├── quickstart.md # 用户快速上手指南
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├── LICENSE # MIT License
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└── README.md # 本文件
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## 三个专家
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模型包含三个专用专家，由路由器自动选择：
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| 专家 | 功能 | 训练数据量 |
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|------|------|-----------|
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| Expert-0 (事实记忆) | 事实问答、属性判断 | 7,598 tokens |
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| Expert-1 (逻辑推理) | 演绎推理、类比推理 | 7,312 tokens |
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| Expert-2 (基础问答) | 问候、礼貌、自我介绍 | 43,248 tokens |
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## 训练图表
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从上到下：
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1. **总损失** — 5.8 → 0.086（下降 67 倍）
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2. **预测损失** — 预测能力从 5.2 降到 0.076
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3. **路由损失** — 专家选择从随机到完美
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4. **路由准确率** — 34% → 100%（仅 500 轮）
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5. **负载均衡** — 三个专家使用比例均衡
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6. **分阶段对比** — 早期/中期/QAT 量化阶段
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## 硬件要求
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| 平台 | RAM 可用 | 实际占用 | 余量 |
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|------|----------|----------|------|
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| micro:bit (nRF52833) | ~108KB | 78.3KB | 29.7KB (27.5%) |
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| STM32F4 | ~192KB | 78.3KB | 113.7KB |
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| ESP32 | ~360KB | 78.3KB | 281.7KB |
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## 已知限制
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- 词表 149 字符（覆盖动物、自然、基础对话场景）
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- 上下文窗口 48 个 token
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- 单次生成速度受限于 micro:bit CPU 频率（64MHz）
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- 未进行消融实验对照（单专家 vs MoE、GLA vs Transformer）
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## 后续方向
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- [ ] RWKV 或 Mamba 替代 GLA（更少的状态维护）
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- [ ] 扩展词表到常用汉字（3000-5000 字符）
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- [ ] 增加更多专家（情感分析、数学推理）
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- [ ] 对比实验（消融研究）
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- [ ] 移植到 STM32 / ESP32
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## 贡献
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
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## 引用
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如果你在本研究中使用了 BitFlow MoE，请引用：
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@misc{bitflow_moe_2026,
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author = {shuiyu67},
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title = {BitFlow-MoE: 面向 micro:bit 的混合专家微型中文语言模型},
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year = {2026},
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url = {https://github.com/shuiyu67/BitFlow-MoE}
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}
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## 许可证
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[MIT License](LICENSE) — 可以自由使用、修改和分发。
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旧镜像不再更新，但代码都好好的在新家继续生长。感谢你一路的关注与陪伴 💛
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Reference in new issue
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