训练时,需要32bit高精度的浮点型数值类型;而推断时,可以用8bit的整数类型数值

最新推荐文章于 2025-06-02 11:31:26 发布
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博客指出在模型训练过程中，需要计算梯度并运用学习算法不断更新参数，每次更新量小，对数值表示的精度需求很高，因此模型训练需要高精度的浮点型数值。

训练: 模型的训练过程中，需要计算梯度，然后运用一定的学习算法，不断的更新参数，每次的更新量可能是很小的, 数值表示的精度需求很高。所以模型的训练过程需要高精度的浮点型数值的.

推断时: 待续

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踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
03-06 8177
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低精度神经网络：从数值计算角度优化模型效率
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聊聊 8 位浮点数
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一种小数表示方法
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一种浮点数表示方法 （是否有符号数,总位宽，小数部分位宽） 举例： （0，8，6）：8’b0100_0010 表示无符号数,8-0-6=2,2bit表示整数位，6bit表示小数位：1+2*(1/2^6)=1.03125 （1，9，3）：8’b1_1110_0101表示有符号数，最高位是符号位，9-1-3=5,次5bit是整数位，剩下3bit是 小数位：-(28+5*(1/2^3))=-28.625 （1,6，8）：此种情况较为特殊，小数部分位宽精度大于整个数据位宽，此时除去最高位符号位剩余的所有bit都表
【MATLAB数值稳定性优化】：确保CBCM高精度色彩变换的8项关键步骤
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06-02 1492
摘要：量化感知训练(QAT)通过将模型权重和激活值从高精度压缩为低精度(如1-bit)，实现模型压缩和推理加速，但面临精度损失和梯度离散化等挑战。BitNet系列从初始1-bit模型逐步优化，到实现全量化架构、动态量化机制和多模态泛化，最终在保持精度的同时大幅降低计算量。未来研究方向包括长序列建模、参数高效微调、硬件协同设计和理论分析，以进一步释放1-bit模型的潜力。
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