Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Microsoft prezentuje BitNet: AI, którą uruchomisz na zwykłym PC

Microsoft wprowadza BitNet b1.58 2B4T – model AI, który zmienia zasady gry. Teraz sztuczna inteligencja jest w zasięgu zwykłego użytkownika, bez potrzeby inwestowania w specjalistyczny sprzęt.

Nowy model od Microsoftu działa nawet na standardowym laptopie czy desktopie. To prawdziwy przełom w porównaniu z innymi rozwiązaniami AI, które zwykle wymagają drogich kart graficznych lub dostępu do mocy obliczeniowej w chmurze. Sekret BitNetu tkwi w jego wyjątkowej architekturze – model zużywa do 80% mniej pamięci dzięki temu, że każdy jego element może przyjmować tylko trzy wartości: -1, 0 lub +1.

Uruchomienie BitNetu jest stosunkowo proste. Wystarczy skorzystać z dostępnego na GitHubie frameworka bitnet.cpp. Proces instalacji obejmuje pobranie repozytorium, zainstalowanie niezbędnych zależności (przez conda lub pip) i ściągnięcie modelu z platformy Hugging Face. Kompletne instrukcje znajdziesz w dokumentacji projektu. Warto dodać, że model najlepiej sprawdza się oczywiscie na nowszych procesorach i obecnie nie obsługuje jeszcze kart graficznych.

Co ważne, BitNet jest w pełni otwartoźródłowy i dostępny bezpłatnie na licencji MIT. Dzięki temu społeczność programistów może swobodnie rozwijać i dostosowywać model, co z pewnością przyspieszy wprowadzanie ulepszeń, w tym obsługi różnorodnych platform sprzętowych.

Mimo prostszej architektury, BitNet wciąż zachęca swoimi możliwościami. Wytrenowany na ogromnych zbiorach danych, w testach dorównuje, a czasem nawet przewyższa popularne modele jak LLaMa czy Gemma. Na pełną wydajność BitNetu możesz liczyć, jeśli Twój procesor spełnia wymagania frameworka. Na szczęście społeczność programistów już pracuje nad poszerzeniem wsparcia na kolejne platformy, co tylko zwiększy dostępność tego innowacyjnego rozwiązania.