트랜스포머 아키텍처는 최신 대규모 언어 모델의 핵심입니다. 모델 크기가 커짐에 따라 GPU 사용량이 증가하고 있습니다. 저정밀 학습은 메모리 사용량을 줄이고 훈련 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 트랜스포머 모델을 저정밀으로 학습하기 위한 다양한 기술과 전략을 소개합니다. 여기에는 양자화, 혼합 정밀도 훈련, 그리고 모델 구조 변경 등이 포함됩니다.