本文深入探讨了大语言模型训练中的混合精度技术，详细对比了FP16、BF16和FP8三种低精度格式的数值特性、优缺点及适用场景。通过分析不同精度格式的位宽分配、数值范围和表示能力，揭示了它们在训练稳定性和计算效率之间的权衡。文章还介绍了Loss Scaling、梯度溢出检测等关键技术，以及如何根据模型规模和硬件平台选择最佳精度策略，帮助读者全面掌握混合精度训练的核心技术和实践经验。