微軟研究團隊發布的開源語言模型BitNet b1.582B4T以其20億參數和僅0.4GB的內存占用引起關注。
該模型采用創新的1.58位低精度架構，顯著降低了計算資源需求，相較于同類產品表現出色。
經過預訓練和微調，BitNet在多個基準測試中表現優異，且能耗和解碼延遲具有明顯優勢。
該模型具有20億參數，內存占用僅為0.4GB，顯著低于同類產品。
采用創新架構，放棄傳統16位數值，使用1.58位低精度存儲權重。
已經在 Hugging Face 發布，微軟計劃進一步優化模型功能與性能。
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