随机舍入改善BF16强化学习后训练收敛
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随机舍入改善BF16强化学习后训练收敛
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AI 综述
heghbalz称，将FP32影子权重随机舍入为BF16后，BF16强化学习后训练的收敛速度可追平FP16；相同学习率下，普通BF16明显落后。 其技术判断是，主要瓶颈来自权重更新时的舍入误差，而非前后端logprobs不一致。随机舍入由此被提出为一种降低显存和带宽开销的方案，但目前结论来自作者分享的测试发现。
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最新进展11月13日 00:54
随机舍入让 BF16 强化学习后训练收敛速度追平 FP16报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- AGI Hunt随机舍入让 BF16 强化学习后训练收敛速度追平 FP16
随机舍入将 FP32 shadow weights 转为 BF16 后，BF16 RL 后训练的收敛速度可与 FP16 相当。相同学习率下，普通 BF16 明显滞后；主要瓶颈是权重更新的舍入误差，而非前后端 logprobs 不一致。随机舍入为降低显存与带宽成本提供了可行路径。
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