相比fp16,bf16牺牲了一些尾数用以增加指数位,扩大了表达范围,但是精度降低了。对于精度要求比较高的模型,效果不如fp16。 模型训练的影响: bf16和fp16都可以降低内存使用和数据传输量,有助于提高训练效率。 对于精度要求高的模型,bf16效果好于fp16。 bf16的数据表示范围要高于fp16,因此更难溢出,训练会更加稳定...
BF16和FP16说明 存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,但可能在数值范围和稳定性 来自:帮助...