#Meta质疑FlashAttention数值误差高于基线# 原作者回应来了

Meta 在一篇新论文中提到——

与基线注意力机制相比，Flash Attention 在使用 BF16 数据格式时数值偏差大约高出一个数量级。

对此，Flash Attention 原作者出来回应了：

在 BF16/FP16 格式下，如果实现内部 softmax 重新缩放在 FP32 中进行，Flash Attention 的误差通常比基线低。

而且他还提到 PyTorch AMP 可以自动执行一些操作。

比如在 BF16 中进行矩阵乘法和卷积，在 FP32 中进行 softmax、归一化和交叉熵。

他补充道，有些库为了效率，会在 BF16 中执行所有操作。

论文：https://t.cn/A6HAW0Hx
PyTorch AMP ：https://t.cn/A6HUGyUe

SSCI中三区/Q2，特刊检索不带SI。

仅剩题目
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2.*****的中小学教师在线体验式培训设计与应用
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