BitNetから始める量子化入門

はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる

[mattn]

「僕はNVIDIA株を持ってないので大いに歓迎です。」

[misshiki]

“DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。”

[zgmf-x20a]

量子化学入門と空目。

[kyopeco]

超ナイスです。エッジAIの記事、世の中に少ないので助かります。。。

[hhungry]

GPT5が出ても高くて使えないだろうからな。高速化技術はありがたい。

[stealthinu]

まっくすさんのBitNet解説。量子化についての説明つき。