كشفت شركة مايكروسوفت عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد يُدعى BitNet b1.58 2B4T. يركز هذا النموذج على العمل بكفاءة عالية على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) فقط، دون الحاجة إلى بطاقات الرسومات (GPUs)، مما يجعله حلاً ثوريًا في عالم الذكاء الاصطناعي منخفض الموارد.
ما هو BitNet b1.58 2B4T؟
تم تصميم النموذج ليكون خفيفًا وسهل التشغيل على أجهزة عادية، حتى على معالجات مثل Apple M2 وIntel وAMD. يحتوي على 2 مليار معلمة، وتم تدريبه باستخدام بيانات ضخمة بحجم 4 تريليون رمز. باستخدام تقنية “التكميم الثلاثي” (-1، 0، 1)، يمكنه تقليل استهلاك الذاكرة مع الحفاظ على الأداء.
ما الفرق بين BitNet والنماذج التقليدية؟
بالمقارنة مع نماذج مثل LLaMA وGemma، يتميز BitNet b1.58 2B4T بأداء أعلى في اختبارات GSM8K وPIQA، وسرعة مضاعفة تقريبًا، بالإضافة إلى استهلاك أقل للذاكرة. لذا فهو يقدم حلولاً عملية لمن لديهم موارد محدودة.
هل يحتاج BitNet إلى GPU؟
لا. تم تصميم BitNet للعمل بشكل كامل على المعالجات فقط. وهذا يُعد خبرًا رائعًا للباحثين والمطورين الذين لا يملكون إمكانية الوصول إلى وحدات GPU غالية التكلفة. يستخدم النموذج إطار عمل خاص يُدعى bitnet.cpp، والذي يتيح تشغيله على أجهزة متعددة بكفاءة عالية.
لماذا يمثل BitNet b1.58 2B4T نقلة نوعية؟
هذا النموذج يفتح الباب أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات محدودة الإمكانيات، مثل التعليم، الشركات الصغيرة، وحتى على الأجهزة المحمولة في المستقبل. إنه خيار مثالي لمن يريد حلولًا ذكية دون الحاجة إلى بنية تحتية قوية.
ما التالي من مايكروسوفت؟
تواصل مايكروسوفت استكشاف نماذج AI أخف وأكثر كفاءة. ومن المتوقع أن يتم توسيع نطاق دعم BitNet ليشمل المزيد من المعماريات، مما يجعله نموذجًا مثاليًا لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي.
اقرأ أيضًا: ميزة الذاكرة في Grok xAI – مساعدك الذي يتذكرك.
للتفاصيل الرسمية، زر مدونة Microsoft Research.
