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これまでのサイクルでは、新しい数値フォーマットが広く普及するまでに3〜4年かかっている

これまで、新しい数値フォーマットがモデルの学習で広く普及するまでには最大4年かかってきた。FP16とBF16はいずれも、最初の2年で早期に浸透し、3年目ごろに採用率50%に達し1、5年以内に標準となった。これらの新しいフォーマットに移ったことで計算性能と学習の安定性は向上したが、それにはハードウェアの対応が前提だった。

これまでのサイクルでは、新しい数値フォーマットの普及に3〜4年かかったこれまでのサイクルでは、新しい数値フォーマットの普及に3〜4年かかった学習時の数値フォーマットFP32TF32FP16BF16FP8相対的な割合0%20%40%60%80%100%2008-20152016201720182019202020212022202320242025年2008-2015:100%2016:100%2017:100%2018:16.7%2018:83.3%2019:37.5%2019:62.5%2020:8.33%2020:58.3%2020:33.3%2021:16.2%2021:70.3%2021:13.5%2022:26.5%2022:67.6%2022:2.94%2022:2.94%2023:2.22%2023:51.1%2023:42.2%2023:4.44%2024:7.14%2024:85.7%2024:3.57%2024:3.57%2025:16.7%2025:83.3%出典:Epoch AI(CC BY 4.0)・作図:AGI Hubepoch.ai

BF16は4年のサイクルの後半にあり、FP8による学習が現れつつある。採用のパターンが続くなら、FP8は2028年ごろに標準になる可能性がある。さらにその先を見ると、4ビットでの学習がそれに続き、やがて主要な数値フォーマットになるかもしれない。ただし、これほど低い精度で学習を安定させることは依然として課題である。

このグラフについて詳しく

AIモデルの元の学習で使われた数値精度フォーマット(FP32、FP16、BF16など)の採用の推移を分析している。精度を特定するため、モデルのGitHubリポジトリや技術レポートから学習設定に関するテキストとコードを自動で抽出する。次に2段階のLLM分析で抽出したテキストを解釈し、各モデルに最終的な精度のラベルを割り当て、根拠を示し、出典を引用する。この手順で、採用サイクルの推移を描くための学習精度のデータセットを作成した。

この分析のコードはこちらで公開している。

データ(原文・英語)

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非公式の日本語訳公式ページ(英語):epoch.ai/data-insights/training-precision