HyperAI超神経
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BitNet B1.58 2B4Tは、エッジAI展開のための大規模言語モデルを可能にします

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1. チュートリアルの概要

2025 年 4 月に Microsoft Research によってリリースされた BitNet-b1.58-2B-4T は、人工知能の分野における大きな進歩です。これは、オープンソースのネイティブ 1 ビット大規模モデルとしては初となるもので、従来の量子化技術の限界を打ち破り、低精度モデルでもパフォーマンスを維持しながらコンピューティング リソースの消費を大幅に削減できることを証明し、エンド デバイスでのローカル AI 展開への道を開きます。関連する論文の結果は以下の通りである。BitNet b1.58 2B4T 技術レポート”。

このチュートリアルでは、デモとして BitNet-b1.58-2B-4T を使用し、イメージには PyTorch 2.6-2204 を使用し、コンピューティング リソースには RTX 4090 を使用します。

2. コア機能

  • 効率的なアーキテクチャ: 3 値量子化重み (-1、0、+1) を使用すると、各重みに必要なストレージは 1.58 ビットのみになります。 8ビットのアクティベーション値（W1.58A8構成）と組み合わせると、非埋め込みメモリの使用量わずか0.4 GBとなり、同様のモデル（Gemma-3 1Bの1.4 GBなど）よりもはるかに低くなります。
  • トレーニングのイノベーション: ゼロからのトレーニング (ポスト量子化ではない)、BitLinear レイヤー、2乗 ReLU アクティベーション関数、および RoPE 位置エンコーディングを導入して、低精度トレーニングの安定性を確保します。
  • エネルギー消費の利点: CPU 推論のレイテンシは 29 ミリ秒と短く、エネルギー消費はわずか 0.028 ジュール/トークンで、Apple M2 などの CPU での効率的な操作をサポートします。

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってページを更新してください。

2. 機能デモンストレーション

交流とディスカッション

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。