Transformer——Q134 分析混合精度训练（FP16/FP32）的梯度缩放稳定性条件

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布 · 1k 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#transformer #深度学习 #人工智能 #训练与优化 #优化器

该问题归类到Transformer架构问题集——训练与优化——优化器。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景

随着大语言模型（LLM）参数规模不断攀升，训练所需的计算资源和时间成本呈指数级增长。以 GPT-3 为例，其 1750 亿参数的庞大规模，使得传统的单精度（FP32）训练在计算效率和内存占用上都面临巨大挑战。为解决这一问题，混合精度训练技术应运而生，它通过同时使用半精度（FP16）和单精度（FP32）数据格式，在减少内存占用、加速计算的同时，保证模型训练的准确性。

然而，混合精度训练引入了新的问题：由于 FP16 数据格式的动态范围较小，在计算梯度时容易出现下溢（数值过小无法表示）或上溢（数值过大超出表示范围）的情况，导致训练不稳定甚至崩溃。为应对这一问题，梯度缩放（Gradient Scaling）技术被广泛应用，但如何确定合适的梯度缩放策略以保证训练稳定性，成为混合精度训练中的关键问题。