Résumé
BitNet mooy __AIU_PROTECTED_5_ lignéeru gëstu biy wane ni mën nañu tàggat modeli làkk yu mag ci diisaay bu yam ci 1 bit, wala ñetti valeur ci ternaire. Loolu dafay wàññi bu baax jëfandikoo mémoire ak energie ci noonu lañuy wéy di am njubte bu yéeme.
1-Bit ak Ternary BitNet Modèle ab bloku tabax xarala la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Modèle yiñ gëna xam dañuy denc poid bu nekk ci nimero 16-bit. BitNet dafay wecci loolu ak ay misaali bit yu woyof lool. BitNet b1.58 bi am doole bi dafay jëfandikoo poid ternaire, bu nekk ci -1, 0, wala +1, loolu mooy liggéey ci lu tollu ci 1.58 bits ci poid bu nekk (log base 2 of 3). Li gëna am solo mooy ñu tàggat model bi ci noonu rek ak ay tënk, duñu ko xayma ci ganaw, suko defee mu jàng dëgër ci njubte gu gàtt gi. Ndax poid yi dañuy nekk -1, 0, wala +1, bariwaay yu seer yi ci math matrix dañuy daanu ci yokk ak dindi. Lépp soo ko boolee mu gëna néew bandwidth memory, konsommasioŋ energie, ak latency, ak valeur 0 bi itam may sparsity, lépp boole ci méngoo ak model yu mat sëkk ci dayo yuñ mëna méngale ci benchmark yu bari.
Gis-gis xarala
BitNet dafay jëfandikoo ab couche BitLinear buy xayma poid yi ci ternaire ak aktivasioŋ ci njubte bu woyof ci diiru paas bi ci kanam, ci noonu muy denc ab kopi 'lëndëm' bu gëna njubte ci poid yi ngir yeesali gradient jaaraleko ci estimatër bu jub. Ndax poids bu nekk mooy -1, 0, wala +1, produit dot yi ëpp doole ci transformateur yi dañuy nekk yokk ak dindi ludul yokk-point flottant, loolu mooy ubbi energie ak gaawaay ci hardware bi war.
Xam xeetu BitNet 1-Bit ak Ternaire
BitNet mooy __AIU_PROTECTED_5_ lignéeru gëstu biy wane ni mën nañu tàggat modeli làkk yu mag ci diisaay bu yam ci 1 bit, wala ñetti valeur ci ternaire. Loolu dafay wàññi bu baax jëfandikoo mémoire ak energie ci noonu lañuy wéy di am njubte bu yéeme. 1-Bit ak Ternary BitNet Modèle ab bloku tabax xarala la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal 1-Bit ak Ternary BitNet Models ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo 1-Bit ak Ternary BitNet Models dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
BitNet b1.58 2B4T bu AIU dafay dox bu baax ci kaw CPU, loolu mooy tax LLM mëna jël dogal te amul GPU buñ jagleel.
Jàppalekat yi am ci aparey bi mëna ànd ak model bu mëna dem ci mémoire bu néew bi ci telefon bi ndax poids bu ~1.58-bit.
Wàññi energie inference ak njëgu karbon ngir sarwis API yu bari volume ci wecci poñ yuy flote ak yokk.
Deployment Edge (IoT, hardware buñ samp) fu poid ternaire yi di def ñu mëna dégg làkku dëkk bi ci biir budget yu néew.
Modèlu jëfandikoo
1-Bit ak ñatti xeetu BitNet ci jëf
BitNet b1.58 2B4T bu AIU dafay dox bu baax ci kaw CPU, loolu mooy tax LLM mëna jël dogal te amul GPU buñ jagleel.
Microsoft's BitNet b1.58 2B4T di dox bu baax ci CPU, may LLM inference te amul GPU buñ jagleel.
1-Bit ak ñatti xeetu BitNet ci jëf
Jàppalekat yi am ci aparey bi mëna ànd ak model bu mëna dem ci mémoire bu néew bi ci telefon bi ndax poids bu ~1.58-bit.
Assistant yi ci aparey yi mëna ànd ak model bu mëna dem ci memory bu gàtt bu telefon bi ndax ~ 1.58-bit weights Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
1-Bit ak ñatti xeetu BitNet ci jëf
Wàññi energie inference ak njëgu karbon ngir sarwis API yu bari volume ci wecci poñ yuy flote ak yokk.
Wàññi energie inference ak njëgu karbon ngir sarwis API yu bari volume ci wecci floating-point multiplies ak yokk Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
1-Bit ak ñatti xeetu BitNet ci jëf
Deployment Edge (IoT, hardware buñ samp) fu poid ternaire yi di def ñu mëna dégg làkku dëkk bi ci biir budget yu néew.
Deployments Edge (IoT, hardware embedded) fu ternary weights def xam-xam làkku dëkk bi mëna am ci biir budget yu am doole yu sew. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njuréefi produit yi ak njëgu njuumte yi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.