En el ámbito del preentrenamiento de grandes modelos de lenguaje, el uso de aritmética de 4 bits puede mejorar significativamente la eficiencia en la memoria y el rendimiento. Sin embargo, esta técnica presenta cierta sensibilidad a los valores atípicos. En este contexto, un estudio reciente ha analizado de forma longitudinal la dinámica de los outliers durante el preentrenamiento NVFP4, centrándose en su localización, origen y evolución a lo largo del tiempo.
Se ha descubierto que ciertos componentes arquitectónicos como el Softmax en SA, el gating en LA y el SwiGLU en FFN contribuyen a la presencia de valores atípicos. Estos suelen evolucionar desde picos transitorios en etapas tempranas de entrenamiento hasta un conjunto reducido de canales calientes persistentes en etapas posteriores.
Para abordar esta problemática, se ha desarrollado un mecanismo de compensación en línea denominado Hot-Channel Patch (HCP), el cual identifica los canales calientes y reintroduce residuos utilizando kernels eficientes en hardware. Además, se ha creado CHON, una receta de entrenamiento NVFP4 que integra HCP con protección para operaciones post-QK.
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