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A M6 Intelligence e a Tsinghua lançam o BitCPM-CANN de código aberto para executar modelos de grande porte em dispositivos móveis
O MBLab, em colaboração com a Universidade de Tsinghua e a comunidade de código aberto OpenBMB, lançou recentemente e disponibilizou como código aberto um grande avanço no treinamento de modelos de grande porte com baixo número de bits: o BitCPM-CANN. Desenvolvido nativamente na plataforma Ascend da Huawei, esse marco promove a redução de peso e a implantação técnica de grandes modelos de IA na borda.
Vantagem de memória seis vezes maior rompe barreiras de hardware
O BitCPM-CANN, agora de código aberto, está disponível em quatro tamanhos: 0,5B, 1B, 3B e 8B. Em comparações diretas com modelos de precisão total de tamanho equivalente, ele oferece desempenho excepcional. Em relação à precisão BF16 convencional, ele alcança uma economia de memória aproximadamente seis vezes maior durante a inferência, reduzindo drasticamente o hardware necessário para executar modelos de grande porte.
Para dispositivos móveis, essa vantagem de memória seis vezes maior significa que modelos grandes com 8B de parâmetros — que antes exigiam hardware de ponta — agora podem ser executados sem problemas em smartphones emblemáticos convencionais. Essa notável margem de memória acelera diretamente a adoção e a implantação comercial da tecnologia de IA na borda em plataformas móveis.
Alta taxa de retenção valida a reprodutibilidade da engenharia
Apesar da redução no tamanho do modelo, o BitCPM-CANN mantém um desempenho excepcionalmente alto, com taxas de retenção de capacidade que variam de 90% a 97,2%. Para os três tamanhos de modelo maiores, as taxas de retenção ficam entre 95,7% e 97,2%, enquanto mesmo a menor variante, de 0,5B, ultrapassa 90%.
Esses resultados impressionantes demonstram sistematicamente que a abordagem de treinamento de baixo número de bits oferece forte escalabilidade e reprodutibilidade de engenharia. O MBLab estabeleceu uma base abrangente para o treinamento de baixo número de bits utilizando essas tecnologias centrais, abrangendo toda a pilha de engenharia — incluindo adaptação ao ambiente, suporte a sequências longas de 32K e operadores fundidos —, proporcionando assim uma infraestrutura pública robusta para futuros trabalhos de treinamento de baixo número de bits na plataforma Ascend.
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