大型語言模型（LLM）的世界長期被需要專用硬體和大量計算資源的模型所主導。但如果你能在標準桌機甚至筆電上運行一個功能強大的 AI 模型呢？微軟的 BitNet B1.58 正在開創超高效 1-bit LLM 的新時代，既能提供令人印象深刻的性能，同時大幅降低資源需求。本指南將全面介紹如何在本地設置並運行 BitNet B1.58，為個人 AI 項目和應用開啟新可能。

1. 介紹

什麼是 BitNet B1.58？

BitNet B1.58 代表了 LLM 設計上的一場革命，採用原生 1-bit 量化技術。傳統模型使用 16-bit 或 32-bit 浮點權重，而 BitNet 採用三元權重，僅包含三種可能值：-1、0 和 +1。這種創新方法帶來了「1.58-bit」的稱號（log₂3 ≈ 1.58），大幅降低記憶體需求和計算複雜度。