IT之家 12 月 30 日音书，一个名为 EXO Labs 的组织当天在应答媒体上发布了一段视频，展示了一台动手 Windows 98 系统的 26 年乐龄的奔腾 II 电脑（128MB 内存）到手动手大型说话模子（LLM）的情形。随后，EXO Labs 在其博客上发表了一篇详备著述，进一步讲演了这个步地的细节，以过甚“擢升东谈主工智能”的愿景。

IT之家选藏到，视频中一台 350MHz 的 Elonex 奔腾 II 电脑启动 Windows 98 后，EXO Labs 动手了基于 Andrej Karpathy 的 Llama2.c 拓荒的定制纯 C 推理引擎，并让 LLM 生成了一个对于“Sleepy Joe”的故事。令东谈主惊诧的是，统共这个词历程动手畅通，故事生成速率也绝顶可不雅。

EXO Labs 由牛津大学的商讨东谈主员和工程师构成，于本年 9 月看重对外亮相，其服务是“擢升东谈主工智能”。该组织合计，少数大型企业规定东谈主工智能会对文化、真相以及社会其他基本方面变成负面影响。因此，EXO Labs 但愿“构建怒放的基础措施，以测验前沿模子，并使任何东谈主齐能在职何方位动手它们”，从而让常常东谈主也能在真的任何拓荒上测验和动手 AI 模子。这次在 Windows 98 上动手 LLM 的豪举，恰是对这一理念的有劲诠释。

笔据 EXO Labs 的博客著述，他们从 eBay 上购得了一台旧式 Windows 98 电脑。但是，将数据传输到这台老机器上却是一个挑战，他们最终通过其以太网端口使用“陈旧的 FTP”完成了文献传输。

更大的挑战在于为 Windows 98 编译当代代码，行运的是他们找到了 Andrej Karpathy 的 llama2.c，这是一个“用 700 行纯 C 代码即可在 Llama 2 架构的模子上动手推理”的器用。借助这一资源以及旧式的 Borland C++ 5.02 IDE 和编译器（以及一些小的转换），EXO Labs 到手将代码编译成可在 Windows 98 上动手的可试验文献。他们还在 GitHub 上公开了最终代码。

EXO Labs 的 Alex Cheema 越过感谢了 Andrej Karpathy 的代码，并对其性能赞扬不已，称其在使用基于 Llama 架构的 26 万参数 LLM 时，在 Windows 98 上齐全了“每秒 35.9 个 token”的生成速率。值得一提的是，Karpathy 曾任特斯拉东谈主工智能主宰，亦然 OpenAI 的首创团队成员之一。

固然 26 万参数的 LLM 鸿沟较小，但在这台陈旧的 350MHz 单核电脑上动手速率绝顶可以。笔据 EXO Labs 的博客，使用 1500 万参数的 LLM 时，生成速率略高于每秒 1 个 token。而使用 Llama 3.2 10 亿参数模子时，速率则相等逐渐，仅为每秒 0.0093 个 token。

EXO Labs 的目的远不啻于在 Windows 98 机器上动手 LLM。他们在博客著述中进一步讲演了其对过去的瞻望，并但愿通过 BitNet 齐全东谈主工智能的擢升。

据先容，“BitNet 是一种使用三元权重的 transformer 架构”，使用这种架构，一个 70 亿参数的模子只需要 1.38GB 的存储空间。这对于一台 26 年前的奔腾 II 来说可能仍然有些忙绿，但对于当代硬件甚而十年前的拓荒来说，齐相等轻量级的。

EXO Labs 还强调，BitNet 是“CPU 优先”的，幸免了对崇高 GPU 的依赖。此外买球·(中国)投注APP官方网站，据称这种类型的模子比全精度模子效果高 50%，而况可以在单个 CPU 上以东谈主类阅读速率（约每秒 5 到 7 个 token）动手一个 1000 亿参数的模子。

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