Como a quantização de 4 bits afeta o desempenho dos modelos Deepseek

desempenho e precisão

Apesar da redução na precisão, de pesos de precisão total para quantização de 4 bits, modelos como codefuse-Deepseek-33b-4bits demonstraram métricas impressionantes de desempenho. Este modelo atinge uma precisão de 78,05% na métrica do Humaneval Pass@1, indicando que mantém um alto nível de funcionalidade, mesmo após a quantização [1]. Além disso, os testes em outros modelos mostraram que a quantização de 4 bits pode produzir precisão quase idêntica aos seus equivalentes não quantizados, sugerindo que a troca entre tamanho do modelo e desempenho é favorável [3].

Eficiência de recursos

Uma das vantagens mais notáveis ​​da quantização de 4 bits é sua capacidade de reduzir drasticamente o uso da memória. Por exemplo, modelos que normalmente exigem VRAM substancial podem operar com requisitos significativamente mais baixos quando quantizados. Por exemplo, um modelo com 7 bilhões de parâmetros pode precisar apenas de cerca de 4 GB de VRAM em comparação com 16 GB para precisão total [9]. Essa redução torna a implantação de grandes modelos de linguagem mais viáveis ​​nas configurações de hardware padrão sem GPUs dedicadas.

Impacto na velocidade de inferência

Embora a quantização de 4 bits aumente a acessibilidade e reduz a sobrecarga da memória, ela também pode influenciar a velocidade de inferência. Alguns estudos indicam que, embora os modelos de 4 bits sejam eficientes, eles nem sempre podem superar modelos de precisão mais alta em termos de velocidade devido a possíveis problemas de latência associados à quantização [5]. No entanto, a eficiência obtida com o tamanho reduzido do modelo geralmente compensa a menor desaceleração.

Conclusão

Em resumo, a quantização de 4 bits equilibra efetivamente o desempenho e a eficiência de recursos em modelos Deepseek. Ele permite alta precisão e diminuindo significativamente os requisitos de memória, tornando os recursos avançados de IA mais acessíveis para usuários com recursos computacionais limitados. À medida que a pesquisa continua a evoluir nessa área, outras otimizações em técnicas de quantização podem melhorar ainda mais esses benefícios.