4 비트 양자화가 DeepSeek 모델의 성능에 어떤 영향을 미칩니 까

성능 및 정확도

정밀도가 전체 정밀 중량에서 4 비트 양자화로 감소 했음에도 불구하고 Codefuse-DeepSeek-33B-4Bits와 같은 모델은 인상적인 성능 지표를 보여주었습니다. 이 모델은 HumaneVal Pass@1 metric에서 78.05% 정확도를 달성하여 양자화 후에도 높은 수준의 기능을 유지한다는 것을 나타냅니다 [1]. 또한, 다른 모델에 대한 테스트에 따르면 4 비트 양자화는 정량화되지 않은 대응 물에 대해 거의 동일한 정확도를 산출 할 수 있으며, 이는 모델 크기와 성능 사이의 상충 관계가 유리하다는 것을 시사합니다 [3].

리소스 효율성

4 비트 양자화의 가장 주목할만한 장점 중 하나는 메모리 사용량을 크게 줄이는 능력입니다. 예를 들어, 일반적으로 상당한 VRAM을 필요로하는 모델은 양자화 될 때 요구 사항이 상당히 낮아서 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 70 억 파라미터를 가진 모델은 최대 정밀도에 대해 16GB에 비해 약 4GB의 VRAM 만 필요할 수 있습니다 [9]. 이 감소로 전용 GPU없이 표준 하드웨어 설정에서 대형 언어 모델을 더 실현 가능하게합니다.

추론 속도에 영향을 미칩니다

4 비트 양자화는 접근성을 향상시키고 메모리 오버 헤드를 줄이지 만 추론 속도에도 영향을 줄 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 4 비트 모델은 효율적이지만 양자화와 관련된 잠재적 대기 시간 문제로 인해 속도 측면에서 더 높은 정밀 모델을 항상 능가하지는 않을 수 있습니다 [5]. 그러나 감소 된 모델 크기에서 얻은 효율성은 종종 약간의 둔화를 보상합니다.

결론

요약하면, 4 비트 양자화는 Deepseek 모델에서 성능 및 자원 효율성을 효과적으로 균형을 이룹니다. 메모리 요구 사항을 크게 낮추면서 높은 정확도를 허용하여 계산 리소스가 제한된 사용자가 고급 AI 기능에 더 액세스 할 수 있습니다. 이 분야에서 연구가 계속 발전함에 따라, 양자화 기술의 추가 최적화는 이러한 이점을 더욱 향상시킬 수 있습니다.