哈佛、斯坦福和麻省理工的研究团队发现，大规模训练任务需要更高的精度。研究显示，Llama-3在不同数据量下，随着数据集增大，计算所需的精度也增加。这意味着低精度量化可能不再足够有效。 论文指出，以往人们倾向于量化以节省计算资源，但随着模型规模扩大，高精度变得必要。这一结论可能影响GPU设计，因为GP...

标题：今日最热论文：Scaling Law终结，量化不再适用，AI大佬纷纷赞同 这篇论文一经发布便引起广泛关注，被业界视为“很长时间以来最重要的论文”。哈佛、斯坦福、MIT等团队的研究表明，训练的token越多，所需的精度就越高。 例如，Llama-3在不同数据量下（圆形8B、三角形70B、星星40...