Jueves 29 de octubre de 2026 ·

PyTorch corrige la pérdida de precisión de SiLU en MPS con entradas positivas

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Un cambio en PyTorch (PR #202381) corrige la expresión del backward de SiLU para MPS, que perdía precisión por cancelación con entradas positivas donde la sigmoide satura. La nueva fórmula, 1 + sf * (1 - sig), alinea el resultado con las implementaciones de CPU y CUDA. Se añade una prueba de regresión que compara con valores exactos en float32 y bfloat16, y el autor la ejecutó en CPU y MPS.

Qué significa

Quien entrene modelos en Mac con PyTorch obtendrá gradientes coherentes con los de CPU y CUDA para valores positivos grandes.

Fuentes originales

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