Bei der Low-Bit-Quantisierungstechnologie für große Sprachmodelle wurden bahnbrechende Fortschritte erzielt. Die von Microsoft und der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften gemeinsam eingeführte Methode BitNet b1.58 wandelt Modellparameter in eine ternäre Darstellung um, wodurch der Speicherbedarf des Modells erheblich reduziert und der Berechnungsprozess vereinfacht wird. Dies bedeutet, dass große Sprachmodelle offiziell in die „1-Bit-Ära“ eingetreten sind, was darauf hindeutet, dass zukünftige Modelle leichter und effizienter sein werden.
Große Sprachmodelle haben die „1-Bit-Ära“ eingeläutet. Die von Microsoft und der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften vorgeschlagene Methode BitNet b1.58 wandelt Parameter in eine ternäre Darstellung um, was den Speicherbedarf des Modells grundlegend reduziert und die Berechnung vereinfacht Verfahren. Die Leistung dieser Methode wurde an Modellen unterschiedlicher Größe verglichen. Die Geschwindigkeit wurde verbessert und die Speichernutzung verringert, was zu hitzigen Diskussionen unter den Internetnutzern führte.
Das Aufkommen der BitNet b1.58-Methode eröffnet neue Möglichkeiten für die Anwendung großer Sprachmodelle und weist den Weg für zukünftige Forschungsrichtungen. Es verbessert nicht nur die Modelleffizienz, sondern senkt auch die Betriebskosten und fördert eine breitere Anwendung der KI-Technologie. Wir freuen uns auf weitere ähnliche Durchbrüche in der Zukunft, die es ermöglichen, dass die KI-Technologie einem breiteren Spektrum von Menschen zugute kommt.