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BitNet b1.58(BitLinear)を実装してMNISTで検証してみた(Tensorflow/Torch) - Qiita
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BitNet b1.58(BitLinear)を実装してMNISTで検証してみた(Tensorflow/Torch) - Qiita
はじめに 2/27にMicrosoftから BitNet b1.58 に関する論文が発表されました。 これはモデルの推論を従来... はじめに 2/27にMicrosoftから BitNet b1.58 に関する論文が発表されました。 これはモデルの推論を従来の小数でするのではなく、ビットで推論する事により速度・メモリを含めたエネルギーの省力化を実現した内容となります。 (ディープラーニングにおいて、こういったモデルを低ビット等に離散化して計算量を減らす技術のことを量子化といいます) (ちなみに私は量子化分野はほとんど分からないので間違っている内容があればすいません…) 論文では主にTransformerの利用に言及していますが、仕組み自体は単純でニューラルネット全般に適用できるので、そちらの視点をメインに書いています。 また、BitNetに関する解説記事はすでに分かりやすい記事があるので、この記事では技術メインに解説していきます。 ・【論文丁寧解説】BitNet b1.58とは一体何者なのか また実装に関してですが、多