BitNetでMNISTを学習させて見えてきた性質

BitNetでMNISTを学習させて見えてきた性質｜shi3z

著者が BitNet の性質を確かめるため、論理回路と MNIST の学習を試した記録。BitLinear と通常の線形層を入れ替え、損失や正答率の推移を観察している。

Claude 3 で下書きした学習コードを修正し、量子化を含む線形層を組み込む。論理回路では学習できなかった例、手書き数字では学習が進んだ例と実装を公開する。

学習・実装：MNIST の層を BitLinear に置換するコード／確認 2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/n0d6118403b41

学習・観察：通常の線形層との損失推移と収束の比較／確認 2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/n0d6118403b41

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：掲載正答率には訓練バッチの値が含まれ、独立テストの汎化性能とは異なる。LLMや専用ハードウェアへの考察はこの実験だけでは検証されていない。

出典：shi3z「BitNetでMNISTを学習させて見えてきた性質」／公開・更新情報：2024-03-24／確認日：2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/n0d6118403b41

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