Od Teorii do Praktyki: Jak BitNet b1.58 zmienia zasady gry w Sztucznej Inteligencji
Od Teorii do Praktyki: Jak BitNet b1.58 zmienia zasady gry w Sztucznej Inteligencji Modele językowe, zbudowane na architekturze Transformera, typowo operują w precyzji 16-bitowej (FP-16 lub BF-16), gdzie głównymi kosztami obliczeniowymi są operacje dodawania i mnożenia macierzy zmiennoprzecinkowych. W tych pełnoprecyzyjnych modelach, ładowanie wag z DRAM do pamięci akceleratora na chipie (np. SRAM) generuje wysokie …
