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Mianbi Intelligence und die Tsinghua-Universität stellen Chinas erstes 1,58-Bit-Großmodell „BitCPM-CANN“ vor
Mingshi Intelligence hat in Zusammenarbeit mit der Tsinghua-Universität und der OpenBMB-Community „BitCPM-CANN“, Chinas erstes großes Sprachmodell, das auf der Ascend-Plattform von Huawei trainiert wurde, offiziell als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Durch die Verwendung der ternären (1,58-Bit-)Quantisierung stellt dieser Durchbruch einen Fortschritt in der Low-Bit-Trainingstechnologie dar und markiert einen bedeutenden Meilenstein für Chinas KI-Ökosystem.
BitCPM-CANN demonstriert die robusten Fähigkeiten der heimischen Recheninfrastruktur und etabliert eine vollständig native Entwicklungspipeline, die von Quantisierungsoperatoren bis hin zu Trainingsalgorithmen reicht. Es ist in den Varianten 0,5B, 1B, 3B und 8B erhältlich und übertrifft MiniCPM4-Modelle mit voller Genauigkeit und gleicher Größe in der Leistung. Insbesondere reduziert es den Speicherbedarf bei der Inferenz um etwa das Sechsfache, ermöglicht so den reibungslosen Betrieb von Modellen mit 8B Parametern auf gängigen Flaggschiff-Smartphones und bietet der Mobilfunkbranche erhebliche Vorteile.
Auf Basis von MindSpeed und Megatron-LM hat Mingshi Intelligence ein umfassendes Low-Bit-Trainings-Framework aufgebaut. Diese Infrastruktur unterstützt Umgebungsanpassung, die Verarbeitung langer Sequenzen mit einer Länge von 32K, parallele Strategien und integrierte Operatoren. Durch die Bereitstellung dieser öffentlichen Grundlage für das gesamte Ascend-basierte Low-Bit-Training senkt das Unternehmen Entwicklungsbarrieren und beschleunigt den technologischen Fortschritt.
Um eine breitere Akzeptanz zu fördern, sind alle Modellgewichte von BitCPM-CANN als Open Source verfügbar und über HuggingFace und ModelScope zugänglich. Diese Initiative stattet Entwickler mit leistungsstarken Werkzeugen aus und fördert innovative Anwendungen in der gesamten KI-Landschaft.
Zusammenfassend stellt BitCPM-CANN einen entscheidenden Fortschritt bei Chinas Fähigkeiten zum Training großer KI-Modelle dar und legt damit ein solides Fundament für zukünftige intelligente Anwendungen.
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