Η ποσοτικοποίηση 4-bit επηρεάζει σημαντικά την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των μοντέλων Deepseek, ιδιαίτερα όσον αφορά τις απαιτήσεις των πόρων και την ακρίβεια του μοντέλου.
απόδοση και ακρίβεια
Παρά τη μείωση της ακρίβειας από τα βάρη πλήρους ακρίβειας έως την ποσοτικοποίηση 4-bit, μοντέλα όπως το CodeFuse-Deepseek-33B-4bits έχουν επιδείξει εντυπωσιακές μετρήσεις απόδοσης. Αυτό το μοντέλο επιτυγχάνει ακρίβεια 78,05% στο μετρικό Humaneval Pass@1, υποδεικνύοντας ότι διατηρεί υψηλό επίπεδο λειτουργικότητας ακόμη και μετά την ποσοτικοποίηση [1]. Επιπλέον, οι δοκιμές σε άλλα μοντέλα έδειξαν ότι η ποσοτικοποίηση 4-bit μπορούν να αποδώσουν σχεδόν ταυτόσημη ακρίβεια στους μη αντίστοιχες ομολόγους τους, υποδηλώνοντας ότι η αντιστάθμιση μεταξύ μεγέθους μοντέλου και απόδοσης είναι ευνοϊκή [3].
Αποδοτικότητα πόρων
Ένα από τα πιο αξιοσημείωτα πλεονεκτήματα της ποσοτικοποίησης 4-bit είναι η ικανότητά του να μειώνει δραστικά τη χρήση της μνήμης. Για παράδειγμα, τα μοντέλα που συνήθως απαιτούν ουσιαστική VRAM μπορούν να λειτουργούν με σημαντικά χαμηλότερες απαιτήσεις όταν κβαντοποιούνται. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο με 7 δισεκατομμύρια παραμέτρους μπορεί να χρειαστεί μόνο περίπου 4 GB VRAM σε σύγκριση με 16 GB για πλήρη ακρίβεια [9]. Αυτή η μείωση καθιστά την ανάπτυξη μεγάλων γλωσσικών μοντέλων πιο εφικτή στις τυπικές ρυθμίσεις υλικού χωρίς ειδικές GPU.
αντίκτυπο στην ταχύτητα συμπερασμάτων
Ενώ η ποσοτικοποίηση 4-bit ενισχύει την προσβασιμότητα και μειώνει την επιβάρυνση της μνήμης, μπορεί επίσης να επηρεάσει την ταχύτητα των συμπερασμάτων. Μερικές μελέτες υποδεικνύουν ότι ενώ τα μοντέλα 4-bit είναι αποτελεσματικά, ενδέχεται να μην υπερβαίνουν πάντα τα μοντέλα υψηλότερης ακρίβειας όσον αφορά την ταχύτητα λόγω πιθανών ζητημάτων λανθάνουσας κατάστασης που σχετίζονται με την ποσοτικοποίηση [5]. Ωστόσο, η απόδοση που αποκτήθηκε από το μειωμένο μέγεθος του μοντέλου συχνά αντισταθμίζει τις μικρές επιβραδύνσεις.
Συμπέρασμα
Συνοπτικά, η ποσοτικοποίηση 4-bit εξισορροπεί αποτελεσματικά την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των πόρων σε μοντέλα Deepseek. Επιτρέπει την υψηλή ακρίβεια, ενώ μειώνει σημαντικά τις απαιτήσεις μνήμης, καθιστώντας τις προχωρημένες δυνατότητες AI πιο προσιτές για τους χρήστες με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους. Καθώς η έρευνα συνεχίζει να εξελίσσεται σε αυτόν τον τομέα, οι περαιτέρω βελτιστοποιήσεις στις τεχνικές ποσοτικοποίησης μπορεί να ενισχύσουν αυτά τα οφέλη ακόμη περισσότερο.
Αναφορές:[1] https://huggingface.co/codefuse-ai/codefuse-deepseek-33b-4bits
[2] https://openreview.net/pdf/7b737ad24c25f970425a5b16afeea99b9bc4e692.pdf
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1h0aev6/lossless_4bit_quantization_for_large_models_are/
[4] https://arxiv.org/html/2410.14766v1
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-vl/issues/28
[6] http://arxiv.org/pdf/2410.14766.pdf
[7] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=35143418
[9] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models