为什么很多新发布的LLM模型默认不用float16呢？

有几个原因可以解释为什么很多新发布的LLM模型默认不使用float16（半精度浮点数）：

精度损失：使用float16会导致精度损失，因为它只有16位的有效数字，相比于float32（单精度浮点数）的23位有效数字，精度较低。对于某些任务，如机器翻译或文本生成，精确的数值计算可能是至关重要的，因此使用float32可以更好地保持模型的准确性。

训练稳定性：使用float16可能会导致训练过程中的数值不稳定性。由于float16的范围较小，数值过大或过小可能会导致数值溢出或下溢。这可能会导致梯度消失或爆炸，使得模型难以训练。相比之下，使用float32可以提供更好的数值稳定性，减少训练过程中的数值问题。

内存占用：使用float16可以减少模型所需的内存占用。然而，对于一些大型LLM模型来说，内存占用并不是一个主要的限制因素。相反，模型的准确性和训练稳定性更为重要。因此，默认情况下，选择使用float32来保证模型的质量和稳定性，而不是为了节省内存。

尽管默认情况下不使用float16，但在特定情况下，使用float16可能仍然是有益的。例如，在推理阶段，可以使用float16来减少模型的计算开销和内存占用，以提高推理速度。此外，对于一些模型和任务，使用混合精度训练策略，即同时使用float16和float32，可以在一定程度上平衡模型的准确性和训练效率。