研究论文探讨了使用8位浮点（FP8）格式训练大规模语言模型（LLMs）的挑战，提出了解决“异常放大”问题的技术。研究证明使用FP8格式可以成功训练万亿标记的LLMs，并保持模型性能，减少内存和计算需求，提高可扩展性。
本文综述低精度深度神经网络训练技术，涵盖半精度浮点、8位浮点、BFLOAT16及动态定点数，通过降低精度减少内存与能耗，保持或提升模型准确性和训练速度，吞吐量可提高2至4倍。
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