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一种基于度量的混合精度训练方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习中，增加神经网络大小可以提高模型质量，但也增加了内存和计算需求。使用低精度数值的效率技术可以降低硬件成本。本文通过度量驱动的方法选择数值，展示了该方法如何帮助扩展语言表示模型的训练，并可推广到其他模型架构。
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关键要点
- 深度学习中，增加神经网络大小可以提高模型质量。
- 增加神经网络大小也会增加内存和计算需求。
- 使用低精度数值的效率技术可以降低硬件成本。
- 本文通过度量驱动的方法选择数值。
- 该方法帮助扩展语言表示模型的训练。
- 该技术可以推广到其他模型架构。
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