首頁M6 Intelligence 與清華大學開源專案 BitCPM-CANN 攜手，讓大型模型能在行動裝置上運行
MBLab 近期與清華大學及 OpenBMB 開源社群合作，發布並開源了一項在低位元大型模型訓練領域的重大突破：BitCPM-CANN。 此項里程碑式成果原生開發於華為的 Ascend 平台，推動了邊緣端 AI 大型模型的輕量化與工程化部署。
六倍記憶體優勢突破硬體限制
現已開源的 BitCPM-CANN 提供 0.5B、1B、3B 和 8B 四種規格。與同等規模的全精度模型直接比較時，其表現卓越。 相較於傳統的 BF16 精度，其在推論過程中可節省約六倍的記憶體，大幅降低運行大型模型所需的硬體資源。
對於行動裝置而言，這六倍的記憶體優勢意味著，過去需要頂級硬體才能運行的 8B 參數大型模型，如今已能在主流旗艦智慧型手機上流暢運行。這項顯著的記憶體餘裕，將直接加速邊緣端 AI 技術在行動平台上的採用與商業部署。
高保留率驗證了工程可重現性
儘管模型大小有所縮減，BitCPM-CANN 仍保持著極高的性能，能力保留率介於 90% 至 97.2% 之間。 針對三種較大的模型尺寸，性能保留率介於 95.7% 至 97.2% 之間；即使是體積最小的 0.5B 變體，保留率也超過 90%。
這些令人印象深刻的成果系統性地證明，低位元訓練方法具備強大的可擴展性與工程可重現性。 MBLab 已運用這些核心技術建立起全面的低位元訓練基礎架構，涵蓋完整的工程堆疊——包括環境適應、32K 長序列支援以及融合運算子——從而為未來在 Ascend 平台上的低位元訓練工作提供堅實的公開基礎設施。
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