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M6 Intelligence y Tsinghua lanzan BitCPM-CANN, un proyecto de código abierto para ejecutar modelos de gran tamaño en dispositivos móviles
MBLab, en colaboración con la Universidad de Tsinghua y la comunidad de código abierto OpenBMB, ha presentado recientemente y ha publicado en código abierto un importante avance en el entrenamiento de modelos grandes con bajo número de bits: BitCPM-CANN. Desarrollado de forma nativa en la plataforma Ascend de Huawei, este hito supone un avance en la optimización y el despliegue técnico de modelos grandes de IA en el borde de la red.
Una ventaja de memoria seis veces mayor rompe las barreras del hardware
BitCPM-CANN, ahora de código abierto, está disponible en cuatro tamaños: 0,5B, 1B, 3B y 8B. En comparaciones directas con modelos de precisión completa de tamaño equivalente, ofrece un rendimiento excepcional. En comparación con la precisión convencional BF16, logra un ahorro de memoria aproximadamente seis veces mayor durante la inferencia, lo que reduce drásticamente el hardware necesario para ejecutar modelos de gran tamaño.
En el caso de los dispositivos móviles, esta ventaja de seis veces en memoria significa que los modelos grandes de 8B de parámetros —que antes requerían hardware de gama alta— ahora pueden ejecutarse sin problemas en los principales smartphones de gama alta. Este notable margen de memoria acelera directamente la adopción y el despliegue comercial de la tecnología de IA en el borde en plataformas móviles.
La alta tasa de retención valida la reproducibilidad de la ingeniería
A pesar de la reducción del tamaño del modelo, BitCPM-CANN conserva un rendimiento excepcionalmente alto, con tasas de retención de la capacidad que oscilan entre el 90 % y el 97,2 %. En el caso de los tres modelos de mayor tamaño, las tasas de retención se sitúan entre el 95,7 % y el 97,2 %, mientras que incluso la variante más pequeña, de 0,5 mil millones, supera el 90 %.
Estos impresionantes resultados demuestran de forma sistemática que el enfoque de entrenamiento de bajo número de bits ofrece una gran escalabilidad y reproducibilidad de la ingeniería. MBLab ha establecido una base integral para el entrenamiento de bajo número de bits utilizando estas tecnologías fundamentales, que abarca toda la pila de ingeniería —incluida la adaptación al entorno, la compatibilidad con secuencias largas de 32K y los operadores fusionados—, proporcionando así una infraestructura pública robusta para futuros trabajos de entrenamiento de bajo número de bits en la plataforma Ascend.
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