arXiv · cs.CL· Xin Wang·· 21 天前AI 评分44
TRACE：面向 MoE 语言模型 FP4 强化学习的 Rollout 引导量化感知训练
TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Xin Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.07767v1
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AI 导读
研究者提出 TRACE，一个面向 MoE 语言模型 RL 训练的 FP4 量化框架，用 rollout 侧量化结果引导训练侧 FP4 舍入决策，直接缩小训练与 rollout 两条量化路径的差异。它还采用选择性保留尾数与 scale 信息的量化缓存方案以降低存储和通信开销。在四个大规模 MoE 模型的推理、编码和长程 RL 任务上，TRACE 实现 FP4 权重/激活与 FP4 KV-cache 联合 rollout，RL 性能与 BF16 rollout 相当，rollout 最高加速 5.4x，最终 FP4 性能优于 BF16 训练策略的事后 FP4 量化。
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