BitNet

Un framework d'inférence pour les grands modèles de langage binaires (LLM)

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BitNet est un framework d'inférence officiel développé par Microsoft, spécialement conçu pour les grands modèles de langage binaires (LLM). Il offre un cœur optimisé permettant une inférence rapide et sans perte de modèles à 1,58 bits sur CPU (la prise en charge de NPU et GPU est à venir). BitNet permet une amélioration de la vitesse de 1,37 à 5,07 fois sur les CPU ARM, avec une amélioration du rapport performance énergétique de 55,4 % à 70 %. Sur les CPU x86, l'amélioration de la vitesse varie de 2,37 à 6,17 fois, et le rapport performance énergétique de 71,9 % à 82,2 %. De plus, BitNet peut exécuter le modèle BitNet b1.58 de 100 milliards de paramètres sur un seul CPU, atteignant une vitesse d'inférence proche de la vitesse de lecture humaine, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour l'exécution de grands modèles de langage sur des appareils locaux.

Framework d'inférence spécialement conçu pour les grands modèles de langage binaires
Inférés rapides et sans perte sur CPU
Prise en charge des CPU ARM et x86
et à venir pour NPU et GPU
Amélioration significative de la vitesse d'inférence et du rapport performance énergétique
Capacité d'exécuter des modèles volumineux sur un seul CPU
tels que BitNet b1.58 (100 milliards de paramètres)
Guide d'installation et d'utilisation détaillé pour une prise en main rapide des développeurs
Contribution basée sur la communauté open source
pour promouvoir le développement et l'application des LLM binaires

Ce framework cible les développeurs
les data scientists et les ingénieurs en machine learning
notamment ceux qui ont des exigences élevées en termes de performances d'inférence pour les grands modèles de langage. BitNet
grâce à son framework d'inférence optimisé
permet à ces professionnels d'exécuter et de tester efficacement les grands modèles de langage dans des environnements aux ressources limitées

Des chercheurs utilisent BitNet pour exécuter le modèle BitNet b1.58 (100 milliards de paramètres) sur un ordinateur personnel pour des tâches de compréhension du langage naturel.
Des développeurs utilisent le framework BitNet pour déployer des modèles de langage sur des appareils mobiles à architecture ARM
afin de réaliser des fonctions de reconnaissance vocale en temps réel.
Des entreprises utilisent BitNet pour optimiser leurs applications de traitement du langage
améliorant ainsi la vitesse de réponse des services et réduisant les coûts d'exploitation.

1. Cloner le dépôt BitNet sur votre environnement local
2. Installer les dépendances nécessaires
notamment Python
CMake et Clang
3. Télécharger le modèle selon les instructions et le convertir au format gguf quantifié

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BitNet — Un framework d'inférence pour les grands modèles de langage binaires (LLM)

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

Level-Navi Agent-Recherche — Level-Navi Agent est un framework prêt à l'emploi, sans nécessiter d'entraînement, qui utilise les grands modèles de langage pour une compréhension approfondie des requêtes et une recherche précise.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

Coding-Tutor — Exploration du potentiel des grands modèles de langage comme outils d'aide à la programmation, et proposition d'un workflow Trace-and-Verify.

MoBA — MoBA est un mécanisme d'attention par blocs mixtes pour les contextes de longs textes, visant à améliorer l'efficacité des grands modèles de langage.

Agent Laboratory — Agent Laboratory est un workflow de recherche autonome de bout en bout, conçu pour aider les chercheurs humains à mettre en œuvre leurs idées de recherche.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

MLPerf Client — Benchmark de performance de l'IA sur PC

Star-Attention — Technique d'inférence efficace pour les grands modèles de langage sur des séquences longues

WorkflowLLM — Cadre basé sur les données, améliorant les capacités d'orchestration des workflows pour les grands modèles de langage.

Agora — Protocole de communication interplateforme permettant une communication efficace entre différents grands modèles de langage (LLM).

O1-Journey — O1复制之旅：战略进展报告第一部分

SELA — SELA améliore l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) en combinant la recherche par arbre de Monte-Carlo et des agents basés sur les grands modèles de langage (LLM).

AutoDAN-Turbo — Un cadre automatisé qui surmonte les limites des grands modèles de langage

Communauté IA Mìshí — Communauté de connaissances spécialisée dans l'intelligence artificielle et la gestion de produits

OneGen — Cadre de génération et de recherche unifié et hautement efficace en une seule passe, adapté aux grands modèles de langage.

LongCite — Permet aux grands modèles de langage de générer des citations granulaires lors de la réponse à des questions sur de longs textes.

T-MAC — Accélération de l'inférence sur CPU des grands modèles linguistiques à faible nombre de bits

CLASI — Système de traduction simultanée de haute qualité, quasi-humain

ICSFSurvey — Étude approfondie de la cohérence interne et de l'auto-rétroaction des grands modèles de langage

DCLM — Framework complet pour la construction et l'entraînement de grands modèles de langage

llm-graph-builder — Application Neo4j pour la construction de graphes de connaissances

Ajustement Fin Expert Spécialisé — Outil de réglage fin professionnel pour les grands modèles de langage

xLAM — Recherche sur les agents intelligents basés sur les grands modèles de langage

prism-alignment — Exploration de l'alignement des préférences et des valeurs des grands modèles de langage.

Le Rapport sur les Prompts — Étude systématique des techniques d'invite pour l'IA générative

agentUniverse — Framework de développement d'applications multi-agents basé sur les grands modèles de langage

fastc — Outil de classification de texte léger utilisant des embeddings de grands modèles linguistiques.