2025-08-24 10:11:00
来源：市场资讯来源：贝叶斯之美随着深度学习模型（尤其是大规模生成模型）参数规模的扩张，对更高效的计算与存储方案的需求愈发强烈。降低数据类型位宽（精度）是一条行之有效的途径，但如何在降低位宽的同时保持准确度是一大挑战。在预训练过程中，用更少的比特来表示模型参数以及相关张量，已成为在不牺牲准确度的前提下
