Cum afectează cuantificarea pe 4 biți performanța modelelor DeepSeek

Performanță și precizie

În ciuda reducerii preciziei de la greutăți cu precizie completă la cuantificarea pe 4 biți, modele precum Codefuse-DeepSeek-33B-4Bits au demonstrat valori impresionante de performanță. Acest model atinge o precizie de 78,05% pe metrica Humeval Pass@1, ceea ce indică faptul că menține un nivel ridicat de funcționalitate chiar și după cuantificare [1]. În plus, testele pe alte modele au arătat că cuantificarea pe 4 biți poate produce o precizie aproape identică pentru omologii lor neechanizați, ceea ce sugerează că compensarea dintre dimensiunea și performanța modelului este favorabilă [3].

Eficiența resurselor

Unul dintre cele mai notabile avantaje ale cuantificării pe 4 biți este capacitatea sa de a reduce drastic consumul de memorie. De exemplu, modelele care necesită de obicei VRAM substanțial pot funcționa cu cerințe semnificativ mai mici atunci când sunt cuantificate. De exemplu, un model cu 7 miliarde de parametri poate avea nevoie doar de aproximativ 4 GB de VRAM comparativ cu 16 GB pentru o precizie completă [9]. Această reducere face ca implementarea modelelor mari de limbaj să fie mai posibilă pe configurațiile hardware standard fără GPU -uri dedicate.

impact asupra vitezei inferenței

În timp ce cuantificarea pe 4 biți îmbunătățește accesibilitatea și reduce memoria aeriană, aceasta poate influența, de asemenea, viteza de inferență. Unele studii indică faptul că, în timp ce modelele pe 4 biți sunt eficiente, este posibil să nu depășească întotdeauna modele de precizie mai mari în ceea ce privește viteza datorată problemelor potențiale de latență asociate cu cuantificarea [5]. Cu toate acestea, eficiența obținută din dimensiunea redusă a modelului compensează adesea orice încetinire minoră.

Concluzie

În rezumat, cuantificarea pe 4 biți echilibrează eficient performanța și eficiența resurselor în modelele Deepseek. Permite o precizie ridicată, în timp ce scăderea semnificativă a cerințelor de memorie, ceea ce face ca capabilitățile AI avansate să fie mai accesibile pentru utilizatorii cu resurse de calcul limitate. Pe măsură ce cercetarea continuă să evolueze în acest domeniu, optimizări suplimentare în tehnicile de cuantificare pot spori și mai mult aceste beneficii.