W jaki sposób 4-bitowa kwantyzacja wpływa na wydajność modeli Deepseek

wydajność i dokładność

Pomimo zmniejszenia precyzji z pełnej precyzyjnej wag do 4-bitowej kwantyzacji, modele takie jak CodeFuse-DeepSeek-33B-4Bits wykazały imponujące wskaźniki wydajności. Model ten osiąga dokładność 78,05% w metryce Humaneval@1, co wskazuje, że utrzymuje wysoki poziom funkcjonalności nawet po kwantyzacji [1]. Ponadto testy innych modeli wykazały, że kwantyzacja 4-bitowa może przynieść prawie identyczną dokładność z ich niezwiązanymi odpowiednikami, co sugeruje, że kompromis między wielkością modelu a wydajnością jest korzystny [3].

Wydajność zasobów

Jedną z najbardziej znaczących zalet 4-bitowych kwantyzacji jest jej zdolność do drastycznego zmniejszania zużycia pamięci. Na przykład modele, które zazwyczaj wymagają znacznego VRAM, mogą działać o znacznie niższych wymaganiach po skwant. Na przykład model o 7 miliardach parametrów może wymagać tylko około 4 GB VRAM w porównaniu do 16 GB dla pełnej precyzji [9]. Ta redukcja sprawia, że ​​wdrażanie dużych modeli językowych jest bardziej wykonalne w standardowych konfiguracjach sprzętowych bez dedykowanych procesorów graficznych.

Wpływ na prędkość wnioskowania

Podczas gdy 4-bitowa kwantyzacja zwiększa dostępność i zmniejsza koszty narzutowe pamięci, może również wpływać na szybkość wnioskowania. Niektóre badania wskazują, że chociaż modele 4-bitowe są wydajne, nie zawsze mogą przewyższać wyższe modele precyzyjne pod względem prędkości z powodu potencjalnych problemów związanych z kwantyzacją [5]. Jednak wydajność uzyskana z zmniejszonej wielkości modelu często kompensuje wszelkie niewielkie spowolnienie.

Wniosek

Podsumowując, 4-bitowa kwantyzacja skutecznie równoważy wydajność i wydajność zasobów w modelach Deepseek. Pozwala na wysoką dokładność przy jednoczesnym obniżeniu wymagań pamięci, dzięki czemu zaawansowane możliwości AI jest bardziej dostępne dla użytkowników o ograniczonych zasobach obliczeniowych. W miarę ewolucji badań w tym obszarze dalsze optymalizacje w technikach kwantyzacji mogą jeszcze bardziej zwiększyć te korzyści.