速報
LoKA：系統—模型共設計讓FP8在大型推薦模型可行
GPU近年透過FP8提升運算，但大型推薦模型(LRM)因數值敏感難以直接套用。研究提出LoKA框架，包括Probe線上量測層級統計、Mods調整模型以增穩定性、及Dispatch於執行時選最快合格FP8內核。實驗顯示LoKA能在維持準確度下使LRM更實務化。
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GPU近年透過FP8提升運算，但大型推薦模型(LRM)因數值敏感難以直接套用。研究提出LoKA框架，包括Probe線上量測層級統計、Mods調整模型以增穩定性、及Dispatch於執行時選最快合格FP8內核。實驗顯示LoKA能在維持準確度下使LRM更實務化。
深度分析
大型基礎模型在分散式與低精度環境下訓練時，AdamW易遭數值與通訊瓶頸影響。本研究提出StoSignSGD，於符號運算注入結構化隨機性以維持無偏更新，理論上修復SignSGD於非平滑目標的發散，並在FP8預訓練與7B微調實驗展現穩定性與效率提升。