Bonsai语言模型采用的三值权重(ternary weights)是一种创新的模型压缩技术,其核心是将传统神经网络中32位或16位的浮点权重参数精简为仅有三种数值状态(如-1、0、+1)。这种技术通过以下机制实现高效能:
- ストレージの最適化:每个权重仅需2比特存储空间,使5亿参数的模型体积大幅缩减
- 计算加速:三值运算将复杂乘法简化为累加操作,在CPU等边缘设备上可获得显著速度提升
- 精度保留:训练时采用梯度补偿算法,在推理阶段通过16位精度执行,平衡了效率与准确率
相比其他量化方法,三值技术在同类轻量模型中首个达到商用竞争水平,特别是在ARC和MMLU等基准测试中,其性能甚至超越部分传统浮点模型。
この答えは記事から得たものである。Bonsai: エッジデバイスでの操作に適した3値重み付き言語モデルについて