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DeepSeek V3 通过 FP8 精度显著降低 GPU 内存和计算开销，提出 COAT 方法，优化内存利用率和训练速度，实现内存减少 1.54 倍，速度提升 1.43 倍，同时保持模型精度，支持大规模模型训练。
本研究提出了关联思维链（CoAT）框架，结合蒙特卡洛树搜索与动态关联记忆，提升大型语言模型的推理能力。实验结果表明，CoAT在准确性、一致性和多样性方面优于传统方法。
本研究解决了现有 FP8 训练框架在内存使用优化方面的不足。通过动态范围扩展和混合粒度激活量化的创新方法，COAT 显著降低了大模型训练的内存占用，并在多项任务中实现了几乎无损的性能，提供了在较少 GPU 上高效训练大模型的解决方案。
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