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End-to-End 4-Bit Training：让大模型用更粗糙的数字格式完成全流程训练，大幅缩短显卡训练时间 训练大模型需要处理海量数据，直接把数字精度压到4位虽然能加快计算，但四舍五入累积的误差会严重拖垮模型的学习效果。 为了解决这个矛盾，Thinking Machines Lab在英伟达GB300显卡平台上开发了名为BBBK的专用底层加速程序。采取了分工策略，在模型向前推理计算时使用高速度的4位数字格式NVFP4，在向后更新参数时切回较精细的8位格式MXFP8，并在传输数据时顺手进行旋转压缩与随机舍入修正，省去了传统训练完成后还要单独做低精度校准的麻烦步骤。 这套方案应用在Inkling 2 Small模型的全流程训练中，显卡的运算管道和传输带宽同时跑满，没有出现互相等待的卡顿。原本需要好几周才能跑完的同体量模型，现在在GB300机柜上只用了68小时就完成了预训练。对比全程使用8位格式训练，新方案在预训练阶段节省了8%的时间，在强化学习阶段直接提速了20%，省下了大量算力开销，同时模型最终的回答准确率几乎没有受到影响。 链接：

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