إطلاق BitCPM-CANN: إطار تدريب منخفض الدقة للذكاء الاصطناعي

أعلنت Model Best عن إطلاق BitCPM-CANN، وهو إطار تدريب مفتوح المصدر يتيح تدريب نماذج بدقة 1.58 بت على مسرعات الذكاء الاصطناعي المحلية. يُظهر هذا الإطار انخفاضًا في متطلبات الذاكرة أثناء الاستدلال يصل إلى ست مرات مقارنة بالتدريب بدقة كاملة. تأتي هذه الخطوة في وقت حرج، حيث ارتفعت أسعار ذاكرة HBM بنسبة 165% على أساس سنوي، مما يجعل عرض النطاق الترددي للذاكرة أحد أغلى الموارد لتدريب النماذج. وقد جذبت طرق التدريب منخفضة الدقة اهتمامًا كبيرًا من الباحثين والممارسين في الصناعة، حيث تعد بتقليل استهلاك الذاكرة دون فقدان كبير في دقة النموذج.