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        今日最熱論文:Scaling Law后繼乏力,量化也不管用,AI大佬齊刷刷附議

        AIGC動態10個月前發布 量子位
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        今日最熱論文:Scaling Law后繼乏力,量化也不管用,AI大佬齊刷刷附議

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        原標題:今日最熱論文:Scaling Law后繼乏力,量化也不管用,AI大佬齊刷刷附議
        關鍵字:精度,模型,數據,損失,性能
        文章來源:量子位
        內容字數:0字

        內容摘要:


        一水 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI幾十萬人關注,一發表即被行業大佬評為“這是很長時間以來最重要的論文”。
        哈佛、斯坦福、MIT等團隊的一項研究表明:訓練的token越多,需要的精度就越高。
        例如,Llama-3在不同數據量下(圓形8B、三角形70B、星星405B),隨著數據集大小的增加,計算最優的精度也會增加。
        換句話就是,對于大規模的訓練任務,低精度的量化可能不再足夠有效。
        按照結論,對Scaling Law的遵循意味著我們需要保持更高精度,然而一直以來,人們通常會選擇量化(將連續值或多精度值轉換為較低精度)來節省計算資源。
        一旦結論成立,GPU的設計和功能可能也需要相應調整,因為傳統上,GPU的性能提升部分依賴于對低精度計算的優化。
        正如艾倫AI研究所科學家所指出的:
        這是很長時間以來最重要的論文。它用強有力的證據表明,我們正在達到量化的極限。論文得出的結論對整個領域以及GPU的未來有著廣泛的影響。
        與此同時,研究得出了兩個重要結論:
        如果量化是在后訓練階段進行的,那么更多的預訓練數據最終可能反而有害;
        在高(BF16)和下一代(FP4)精度下進行預訓練可能都是次優


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