在8美元微控制器上运行2890万参数的大语言模型
摘要
一位开发者演示了如何在仅8美元的ESP32-S3微控制器上运行一个2890万参数的语言模型,利用Google的逐层嵌入技术将大部分参数存储在闪存中,实现了设备端每秒约9.5个token的文本生成速度。
暂无内容
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/25 23:12
开放求职 · X slvDev · LinkedIn
相似文章
MiniCPM4:面向终端设备的超高效大语言模型
MiniCPM4 是一款专为终端设备设计的高效大语言模型,通过稀疏注意力、数据筛选、训练算法和推理系统等方面的创新,在0.5B和8B参数版本上实现了强大性能。
微语言模型实现即时响应
研究人员推出 8M–30M 参数的微型语言模型,可在本地设备瞬间生成前几个词,再由云端模型补全,让智能手表等超受限设备也能拥有响应迅速的 AI 体验。
小型LLM基准测试:Jetson Orin Nano Super 8GB - 四种功率模式 × 八种模型
一项对8个小型LLM(参数规模从1.35亿到约10亿)在售价250美元的Jetson Orin Nano Super上进行的深入基准测试,涵盖四种功率模式,发现25W是帕累托最优模式,其中SmolLM2-135M达到165.1 tok/s,效率最高。
我从零开始训练了一个75M参数的LLM,使用18B tokens,它击败了几乎两倍大小的模型
从零开始训练了一个名为KeyLM的75M参数LLM,使用18B tokens,在指令跟随得分上与更大模型竞争,同时使用更少的参数和更少的数据。
从零开始在8GB显存上训练LLM。我开心
构建了一个仓库,用于在8GB显存上从零训练一个微型语言模型(25M参数),支持MTP,但指出mHC和BitNet的局限性。