瞭望｜低精度量化原理与最新探索

瞭望｜低精度量化原理与最新探索

摘要

低精度量化技术通过压缩模型数据，大幅提升计算效率和减少内存占用，已成为AI大模型领域的关键优化手段。FP8、FP4等低精度格式逐渐被硬件支持，DeepSeek V3、Kimi-K2等模型已原生支持FP8。OpenAI的GPT-OSS系列在MoE层采用MXFP4格式，推动低精度量化发展。细粒度量化和异常值平滑等技术进一步降低精度损失，低精度训练虽具挑战，但FP4训练已取得进展，未来有望缩短训练时间，提升模型效率。