微软开源了bitnet.cpp：一个在CPU上直接运行的超高效的1位LLM推理框架。

微软通过开源bitnet.cpp，为CPU开发了一个高效的1位大型语言模型（LLM）推理框架，这是对机器学习领域的重要贡献。这一进展值得关注，因为它使得即使是拥有数百亿参数的庞大模型也可以在标准本地设备上运行，而无需昂贵且不易获得的GPU。该框架承诺了显著的加速效果，最高可达6.17倍，以及惊人的能耗降低82.2%。这对于希望利用AI技术而不产生高成本的个人和小型企业来说可能是一个改变游戏规则的因素。该框架支持ARM和x86 CPU，并计划扩展到其他平台，其能够以与人类阅读速度相媲美的速度运行，使其成为一项杰出的创新。对于那些对AI技术的技术进步和LLM的民主化感兴趣的人来说，微软的bitnet.cpp代表了一个重大的飞跃。GitHub存储库和相关播客为那些希望进一步探索这项技术的人提供了额外的资源。- Microsoft开源了bitnet.cpp，这是一个超高效的1位LLM推理框架，可以直接在CPU上运行。 - bitnet.cpp可以在本地设备上执行大型1000亿参数模型，无需GPU。 - 使用bitnet.cpp，用户可以实现高达6.17倍的加速，并将能源消耗降低82.2%。 - bitnet.cpp降低了硬件要求，可能使LLM更容易被个人或小型企业使用，无需专门的硬件。 - bitnet.cpp是一个支持1位LLM高效计算的推理框架，包括BitNet b1.58模型。 - bitnet.cpp在ARM和x86 CPU上实现了1.37倍到5.07倍的加速，能源消耗降低55.4%到82.2%。 - bitnet.cpp的性能和能源效率使用户能够在单个CPU上以与人类阅读速度相当的速度运行复杂模型。