近日,一個名為EXO Labs的團隊在社交媒體上發(fā)布了一段引人注目的視頻,展示了一臺運行Windows 98系統(tǒng)的老式奔騰II電腦(配備128MB內(nèi)存)成功執(zhí)行大型語言模型(LLM)的壯舉。這一成就不僅令人驚嘆,也標志著人工智能技術在極端條件下的出色表現(xiàn)。
EXO Labs由牛津大學的研究人員和工程師組成,今年9月正式亮相。他們致力于打破大型企業(yè)對人工智能技術的壟斷,認為這種壟斷可能對文化、真相以及社會的其他方面產(chǎn)生負面影響。因此,他們希望構建開放的基礎設施,使前沿的人工智能模型能夠被任何人、在任何地方運行。此次在Windows 98上運行LLM的成功案例,正是他們這一理念的生動體現(xiàn)。
EXO Labs的目標不僅限于此。他們正在探索一種名為BitNet的新型人工智能架構,該架構使用三元權重,使得一個70億參數(shù)的模型僅需1.38GB的存儲空間。盡管這對于一臺26年前的奔騰II來說可能仍然有些吃力,但對于現(xiàn)代硬件甚至十年前的設備來說,這一要求已經(jīng)變得非常輕量級。BitNet是“CPU優(yōu)先”的,避免了對昂貴GPU的依賴。據(jù)稱,這種類型的模型比全精度模型效率高50%,并且可以在單個CPU上以人類閱讀速度(約每秒5到7個token)運行一個1000億參數(shù)的模型。