Flash Attention在大模型训练中的数值偏差影响

Meta FAIR与哈佛大学的研究人员揭示了大规模机器学习中数值偏差对训练稳定性的潜在影响，特别是在使用Flash Attention等优化技术时。他们开发的新框架能量化这些偏差，发现Flash Attention的数值偏差显著高于基线，但其对模型权重的影响可能被随机初始化和低精度训练所抵消。
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