全精度模型（Full Precision Model）在深度学习和高性能计算领域中，通常指的是使用32位浮点数（即单精度，Single Precision）来存储模型的权重和进行计算的模型。这种模型使用较高的数值表示精度，以确保在训练和推理过程中能够保持较高的计算精度和稳定性。全精度模型因其高精度特性，常用于需要高精度计算的应用场景，如大型语言模型（例如LLaMa、GPT等）的训练和推理。
在实际应用中，全精度模型由于其较高的精度，通常需要较大的内存空间。例如，加载一个全精度的大模型可能需要高达数百GB的内存。此外，在模型量化过程中，全精度模型常作为基准或教师模型，用于指导低比特模型的训练，以减少量化带来的误差
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