1.58位低精度架构
微软推出新型语言模型 BitNet b1.58 2B4T,仅占用0.4GB内存
近日,微软研究团队正式发布了一款名为 BitNet b1.582B4T 的开源大型语言模型。 这款模型拥有20亿参数,采用了独特的1.58位低精度架构进行原生训练,与传统的训练后量化方式相比,BitNet 在计算资源的需求上有了显著的降低。 根据微软的介绍,该模型在非嵌入内存占用方面仅为0.4GB,远低于市场上其他同类产品,如 Gemma-31B 的1.4GB 和 MiniCPM2B 的4.8GB。
4/18/2025 10:01:28 AM
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