BitNet b1.58
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Chinese Academy of Sciences,Microsoft Research
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- China, United States of America
- Opublikowany
- 27 February 2024
- Autorzy
- Shuming Ma, Hongyu Wang, Lingxiao Ma, Lei Wang, Wenhui Wang, Shaohan Huang, Li Dong, Ruiping Wang, Jilong Xue, Furu Wei
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 70B
- Dane treningowe
- 100,000,000,000 tokens
"we pre-trained the models on the RedPajama dataset [Com23] for 100 billion tokens."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.9 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting,Comparison with other models
6ND = 6*70*10^9*100*10^9 = 42000000000000000000000 (4.2e+22) Figure 3 suggests it 41.2 times more energy efficient than LLAMA 70B (which is estimated 8.1e+23 FLOPS -> 1.9660194e+22 FLOPs geometric mean -> 2.8735486e+22
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
BitNet b1.58 został opublikowany przez University of Chinese Academy of Sciences,Microsoft Research, w kraju zapisanym jako China, podczas February 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.9 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 100,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
BitNet b1.58 — częste pytania
BitNet b1.58— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
BitNet b1.58— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
BitNet b1.58— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 70B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
BitNet b1.58— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Chinese Academy of Sciences,Microsoft Research, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
BitNet b1.58— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BitNet b1.58— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
BitNet b1.58— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.9 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.