近日,一个名为EXO Labs的团队在社交媒体上发布了一段引人注目的视频,展示了一台运行Windows 98系统的老式奔腾II电脑(配备128MB内存)成功执行大型语言模型(LLM)的壮举。这一成就不仅令人惊叹,也标志着人工智能技术在极端条件下的出色表现。

EXO Labs由牛津大学的研究人员和工程师组成,今年9月正式亮相。他们致力于打破大型企业对人工智能技术的垄断,认为这种垄断可能对文化、真相以及社会的其他方面产生负面影响。因此,他们希望构建开放的基础设施,使前沿的人工智能模型能够被任何人、在任何地方运行。此次在Windows 98上运行LLM的成功案例,正是他们这一理念的生动体现。
EXO Labs的目标不仅限于此。他们正在探索一种名为BitNet的新型人工智能架构,该架构使用三元权重,使得一个70亿参数的模型仅需1.38GB的存储空间。尽管这对于一台26年前的奔腾II来说可能仍然有些吃力,但对于现代硬件甚至十年前的设备来说,这一要求已经变得非常轻量级。BitNet是“CPU优先”的,避免了对昂贵GPU的依赖。据称,这种类型的模型比全精度模型效率高50%,并且可以在单个CPU上以人类阅读速度(约每秒5到7个token)运行一个1000亿参数的模型。
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