微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)

微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)

目       录

1.     前言... 2

2.     应用部署... 2

3.     应用效果... 3

1.1          问答方面... 3

1.2          知识方面... 4

1.3          数字运算... 6

1.4          逻辑方面... 6

1.5          分析方面... 7

4.     结论... 8


1.     前言

  微软开源的BitNet模型(特别是BitNet b1.58 2B4T)是一种革命性的低精度大语言模型(LLM),1.58位三值权重:权重仅取-1、0、+1三种值,每个参数平均占用约1.58位存储,结合8位整数激活值(W1.58A8配置),大幅压缩模型体积,通过创新的量化技术和架构设计,在性能、能效和部署灵活性上实现了显著突破。

  在x86 CPU上推理速度提升2.37–6.17倍,ARM CPU上提升1.37–5.07倍,CPU解码延迟低至29毫秒;相比全精度模型,能耗降低55.4%–82.2%;非嵌入内存仅需0.4GB,仅为传统FP16模型的1

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