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大模型参数初始化方法综述 本文系统梳理了大模型参数初始化的核心方法和应用策略。关键点包括：1）Xavier/Glorot初始化适用于Tanh/Sigmoid激活函数；2）He/Kaiming初始化是ReLU系列激活的最佳选择；3）正交初始化在残差网络中表现优异；4）Transformer架构不同组件需采用差异化方案，如QKV矩阵常用小标准差初始化，FFN层采用He初始化。现代大模型通常组合多种方法

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参考：C++ 调用Python脚本C/C++调用python（新手必看）c调用python遇到的那些坑解决PyRun_SimpleFile/PyRun_SimpleString报错“探坑”——在C++中执行python脚本的艰辛尝试背景介绍：做 deepsort 跟踪部署 c++ 调用 python 时出现好多错误，记录下来，方便后续排查。用 IDE 的是clion，总所周知它生成的可执行文件在

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大模型训练从FP16转向BF16的关键在于BF16在动态范围和精度间取得了更好平衡。FP16虽节省内存和加快计算，但其狭窄的动态范围（5.96e-8 ~ 65504）易导致梯度下溢，影响训练稳定性。BF16采用8位指数位（与FP32相同）和7位尾数位，动态范围（1.18e-38 ~ 3.39e38）与FP32相当，彻底解决了下溢问题，同时保持与FP16相同的内存占用和计算速度。虽然BF16精度较低

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