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据品玩 10 月 19 日报道，Arxiv 页面显示，微软研究院联手中国科学院大学、清华大学共同发布论文，公布了一款可扩展且稳定的 1 位 Transformer 架构 BitNet 架构。BitNet 专为大语言模型设计。研究团队表示，为了训练 1 位权重，团队引入了 BitLinear 作为 nn.Linear 层的替代品。实验结果显示，BitNet 在语言建模任务上实现了竞争力的性能，同时显著减少了内存占用和能源消耗。 此外，BitNet 呈现出与全精度 Transformer 类似的扩展定律，表明它有潜力在保持效率和性能优势的同时，扩展到更大的语言模型。