mx check: add a per-element bound like check_quant's
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 58/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Find the implementation of check_mx and the existing check_quant per-element bound, including how viol_frac handles affine quantization. Start by tracing how check_mx obtains each group’s E8M0 scale and applies its current error-ratio and rank-1 checks. Add a count for elements beyond half a step, using one step at the clipped edge, and check the affected cases against the reported clean and edited matrices.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
From the review of https://github.com/STRML/quantdiff/pull/1 (P2). check_mx judges an mxfp8/mxfp4 tensor on its error ratio and one-direction share only. Against a bf16 upstream, a sparse edit can stay under 1.5x the error norm, and its rank-1 share fades on large matrices: on a 64x256 matrix, 1 and 8 edited elements tripped only the rank-1 test (30% and 13% against 3% clean). The mx step is known from each group's E8M0 scale, so an element past half a step (one step at the clipped edge) can be counted the way `viol_frac" does for affine quants. FP8-to-mxfp8 and FP4-to-mxfp4 are unaffected: any difference already flags.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 0
- Forks
- 0
- Ø Merge
- 5 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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