LLM開発に不可欠！浮動小数点フォーマット選びの重要性

お疲れ様です。

日々、ChatGPTをはじめとするLLMとの対話を重ねています。

最近参加したLLM関連のセミナーで、LLMの学習において浮動小数点フォーマット（fp32、fp16、bf16など）の選定が重要だという話を聞きました。

例えば学習時にfp32を使用すると、各パラメータの重みを高精度に表現できますが、計算負荷が高くなるという課題があります。

一方、fp16を使うと計算負荷が軽減されるものの、表現できる数値の範囲が狭くなり、学習途中でエラーが発生しやすくなることがあります。この問題を解決するために、bf16というフォーマットがあるようです。

bf16は、数値の範囲はfp32と同等ですが、小数点以下の精度は低いという特徴があり、学習においては実用的な選択肢です。

実際、「fp16でLLMを学習していた際にエラーが発生していたが、bf16に切り替えることでLLMの学習に成功した」という事例を聞きました。

さらに、NvidiaのGPU（H100以降）にはTransformerエンジンが搭載されており、状況に応じて動的に浮動小数点フォーマットを切り替えることで、計算負荷を効率的に抑える機能が備わっています。

このように、浮動小数点フォーマットの選定は、LLMの効率的な学習において非常に重要な役割を果たしていると言えます。

今後はどのフォーマットが使われているかにも注目し、LLMの開発動向をキャッチアップしていきたいですね。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。