从零开始编写LLM，第32h部分——干预措施：完整的float32精度

本文探讨了在从头训练GPT-2小基础模型时，关闭PyTorch的自动混合精度(AMP)和降低矩阵乘法精度对模型性能的影响。实验结果显示，虽然使用完整的float32精度带来了微小的测试损失改进，但训练时间增加了两倍多，成本增加了三倍，性价比极低。