模型简介
BitNet b1.58是一种高效的大语言模型，采用1.58位量化技术，权重仅使用{-1,0,1}三值表示，显著降低了计算和存储需求，同时保持了接近全精度模型的性能。
模型特点
1.58位量化
权重仅使用{-1,0,1}三值表示，大幅降低模型存储和计算需求
高效推理
量化设计使得模型在推理时具有更高的计算效率
性能接近FP16
尽管大幅量化，模型性能仍接近全精度(FP16)版本
两阶段训练
采用论文建议的两阶段学习率和权重衰减策略优化训练过程
模型能力
文本生成
语言理解
零样本任务处理
使用案例
高效推理场景
边缘设备部署
利用低比特量化特性在资源受限设备上部署大语言模型
降低计算和存储需求，保持合理性能
大规模服务
在高并发场景下提供高效的语言模型服务
减少服务器资源消耗
研究应用
模型量化研究
作为低比特量化大语言模型的基准参考
提供可复现的量化模型实现
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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