【GPT入门】第47课 大模型量化中 float32/float16/uint8/int4 的区别解析：从位数到应用场景

在大模型量化中，float32、float16、uint8、int4 这些术语表示不同的数据存储格式，核心区别在于占用位数（数字即表示位数）、数值范围、精度和计算效率，直接影响模型的大小、速度和性能。

1. 数字的含义

这些数字（32、16、8、4）表示每个数据占用的二进制位数（bit）：

• 位数越多，能表示的数值范围越大、精度越高，但占用存储空间越大，计算速度越慢。
• 位数越少，存储空间越小（模型体积可成比例缩小），计算速度越快，但精度可能下降。

2. 具体区别对比

类型	位数	数据范围	精度特点	模型体积（相对float32）	典型应用场景
float32	32	±1.4×10⁻⁴⁵ ~ ±3.4×10³⁸	高精度（7-8位十进制有效数字）	100%（基准）	模型训练（保留梯度精度）、高精度推理
float16	16	±6.1×10⁻⁵ ~ ±6.5×10⁴	中等精度（3-4位十进制有效数字）	50%	推理加速（如GPU支持FP16计算）、显存受限场景（如移动端）
uint8	8	0 ~ 255（无符号整数）