English(EN) Why Long bf16 Training Runs Stall: The Residual Stream Has No Room for Small Updates

LLM 训练因残差流精度损失而停滞，使用 bf16。

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 16:05

使用 bfloat16 (bf16) 训练大型语言模型会导致残差流中出现严重的精度损失，使得小更新被舍入掉。这是因为 bf16 数字之间可表示的间隔会随着数值增大而增大，而残差流会累积许多小更新。模拟显示，bf16 残差流损失了 fp32 全精度流中漂移的很大一部分。建议的解决方案包括将残差路径保留在 fp32 中，同时使用 bf16 进行矩阵乘法，或采用随机舍入来减轻偏差。 AI

影响强调了 bf16 训练中一个关键的精度问题，该问题可能导致模型行为偏差，并需要特定的缓解策略。

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为什么长 bf16 训练会停滞：残差流没有空间容纳小更新

<h2> TL;DR </h2> <p>bf16 keeps 8 significant bits. Once a residual-stream value grows to around 600, the gap between neighbouring bf16 numbers is 4, so any single update smaller than 2 is rounded away completely. Matrix multiplies tolerate this. The running sum that carries the r…

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