حدیث روز
امام علی (ع) می فرماید : هر کس از خود بدگویی و انتقاد کند٬ خود را اصلاح کرده و هر کس خودستایی نماید٬ پس به تحقیق خویش را تباه نموده است.

یکشنبه, ۲۱ دی , ۱۴۰۴ Sunday, 11 January , 2026 ساعت تعداد کل نوشته ها : 5832 تعداد نوشته های امروز : 0 تعداد اعضا : 30 تعداد دیدگاهها : 0×
هوش مصنوعی جدید و فوق بهینه مایکروسافت با قابلیت اجرا روی CPU معرفی شد
1404-10-12 ساعت: ۳:۳۷
شناسه : 9203
بازدید 8
1

مدل‌های «1 بیتی» یا به‌اصطلاح BitNet، نسخه‌های فشرده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی هستند که عملکرد آنها برای منابع سخت‌افزاری محدود بهینه شده‌ است.

ارسال توسط :
پ
پ

مایکروسافت از توسعه بزرگ‌ترین مدل هوش مصنوعی «1 بیتی» با نام BitNet b1.58 2B4T خبر داده است. به گفته ردموندی‌ها، این مدل به‌صورت متن‌باز و تحت مجوز MIT منتشر شده و به اندازه‌ای بهینه است که روی پردازنده‌های معمولی مانند اپل M2 نیز اجرا می‌شود.

مدل‌های 1 بیتی یا به‌اصطلاح BitNet، نسخه‌های فشرده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی هستند که به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند تا با استفاده از منابع سخت‌افزاری محدود نیز عملکرد مناسبی داشته باشند. در این مدل‌ها، وزن‌ها تنها با سه مقدار -1، 0 و 1 نمایش داده می‌شوند که این امر باعث کاهش چشمگیر مصرف حافظه و افزایش سرعت اجرا می‌شود.

براساس گزارش تک‌کرانچ، مدل جدید مایکروسافت دارای 2 میلیارد پارامتر است و روی مجموعه‌ داده‌ای شامل 4 تریلیون توکن آموزش دیده است (معادل حدود 33 میلیون کتاب).

عملکرد مدل 1 بیتی مایکروسافت

طبق نتایج منتشرشده، BitNet b1.58 2B4T توانسته در تست‌هایی ازجمله GSM8K (ریاضی ابتدایی) و PIQA (منطق فیزیکی) از مدل‌های هم‌رده خود مانند Llama 3.2 1B (متعلق به متا)، Gemma 3 1B (متعل به گوگل) و Qwen 2.5 1.5B (متعلق به گروه علی‌بابا) امتیاز بهتری دریافت کند.

مایکروسافت همچنین اعلام کرده که این مدل در برخی موارد تا 2 برابر سریع‌تر از مدل‌های مشابه عمل می‌کند و درعین‌حال تنها بخشی از حافظه موردنیاز مدل‌های رایج را مصرف می‌کند.

بااین‌حال، برای دستیابی به این مدل، باید از فریمورک اختصاصی مایکروسافت با نام bitnet.cpp استفاده کرد که درحال‌حاضر تنها با سخت‌افزارهای محدودی سازگار است و پشتیبانی از GPUها (که نقش مهمی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی دارند) را شامل نمی‌شود.

این موضوع نشان می‌دهد که اگرچه BitNetها پتانسیل بالایی برای استفاده در دستگاه‌های کم‌مصرف و محدود دارند، اما چالش سازگاری سخت‌افزاری همچنان یکی از موانع اصلی توسعه آن‌ها محسوب می‌شود.

ثبت دیدگاه

  • دیدگاه های ارسال شده توسط شما، پس از تایید توسط تیم مدیریت در وب منتشر خواهد شد.
  • پیام هایی که حاوی تهمت یا افترا باشد منتشر نخواهد شد.
  • پیام هایی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط باشد منتشر نخواهد شد.