BitNet：面向大型语言模型的 1 比特 Transformer 的扩展
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。BitNet 是一种可扩展且稳定的 1 位 Transformer 架构，用于大型语言模型，通过引入 BitLinear 作为 nn.Linear 层的替代方案，BitNet 可以从零开始训练 1 位权重，实验结果表明，与最先进的 8 位量化方法和 FP16 Transformer 相比，BitNet 在语言建模方面能够达到有竞争力的性能，同时大幅减少内存占用和能源消耗，此外，BitNet...
BitNet是一种可扩展且稳定的1位Transformer架构，通过引入BitLinear作为nn.Linear层的替代方案，可以从零开始训练1位权重。实验结果表明，BitNet在语言建模方面能够达到有竞争力的性能，同时大幅减少内存占用和能源消耗。
