腾讯混元新突破：浮点量化训练理论揭秘大模型训练效能极限

腾讯混元团队近期发布了一项关于低比特浮点量化训练的重要研究，核心在于探索如何在不损失性能的前提下，通过降低模型精度来显著降低计算和存储成本。研究通过366组不同参数规模和精度的实验，系统分析了影响训练效果的多种因素，并得出了一套统一的规模法则。

研究指出，在任意低精度的浮点数量化训练中，存在性能最优的“极限效果”，且理论上最佳性价比的浮点数量化训练精度应在4到8比特之间。该研究填补了领域空白，为未来硬件制造商优化浮点运算能力提供了参考，也为大模型训练的实践提供了明确方向。