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Addestramento a precisione mista
Mixed precision training is a technique that uses reduced-precision numerical formats for part of the computations during training, while keeping higher precision where more stability is needed. The goal is to speed up training and reduce the memory required, without significantly compromising the quality of the final model. It is now a standard practice when training large-scale models.
Mixed precision training is a technique that uses reduced-precision numerical formats for part of the computations during training, while keeping higher precision where more stability is needed. The goal is to speed up training and reduce the memory required, without significantly compromising the quality of the final model. It is now a standard practice when training large-scale models.
Instead of using 32-bit numbers for every calculation, most operations are carried out with 16-bit numbers, which are faster to process and lighter to store. Some critical steps, such as gradient accumulation, are kept at higher precision to avoid numerical errors that would harm training convergence.
It is widely used when training large language models and deep networks on specialized hardware such as GPUs and TPUs, which are optimized to run reduced-precision calculations much faster. It allows larger models to be trained with the same available hardware resources.
It became common practice as hardware capable of efficiently running reduced-precision calculations spread, helping make the training of today's large-scale models more sustainable.
L'addestramento a precisione mista è una tecnica che usa formati numerici a precisione ridotta per una parte dei calcoli durante il training, mantenendo una precisione più alta dove serve maggiore stabilità. L'obiettivo è velocizzare l'addestramento e ridurre la memoria richiesta, senza compromettere in modo significativo la qualità del modello finale. È una pratica ormai standard nell'addestramento di modelli di grandi dimensioni.
Invece di usare numeri a 32 bit per ogni calcolo, gran parte delle operazioni viene eseguita con numeri a 16 bit, più veloci da elaborare e più leggeri da memorizzare. Alcuni passaggi critici, come l'accumulo dei gradienti, vengono mantenuti a precisione più alta per evitare errori numerici che comprometterebbero la convergenza dell'addestramento.
È ampiamente utilizzata nell'addestramento di grandi modelli linguistici e reti profonde su hardware specializzato come GPU e TPU, che sono ottimizzati per eseguire calcoli a precisione ridotta molto più velocemente. Permette di addestrare modelli più grandi a parità di risorse hardware disponibili.
È diventata pratica comune con la diffusione di hardware capace di eseguire calcoli a precisione ridotta in modo efficiente, contribuendo a rendere sostenibile l'addestramento dei modelli di grandi dimensioni odierni.
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