Bagaimana kuantisasi 4-bit mempengaruhi kinerja model Deepseek

KINERJA DAN AKURASI

Meskipun pengurangan presisi dari bobot presisi penuh menjadi kuantisasi 4-bit, model seperti codefuse-deepseek-33b-4bits telah menunjukkan metrik kinerja yang mengesankan. Model ini mencapai akurasi 78,05% pada metrik Humaneval Pass@1, menunjukkan bahwa ia mempertahankan tingkat fungsionalitas yang tinggi bahkan setelah kuantisasi [1]. Selain itu, tes pada model lain telah menunjukkan bahwa kuantisasi 4-bit dapat menghasilkan akurasi yang hampir identik dengan rekan-rekan mereka yang tidak kuantisasi, menunjukkan bahwa trade-off antara ukuran model dan kinerja menguntungkan [3].

Efisiensi Sumber Daya

Salah satu keuntungan paling menonjol dari kuantisasi 4-bit adalah kemampuannya untuk secara drastis mengurangi penggunaan memori. Misalnya, model yang biasanya membutuhkan VRAM substansial dapat beroperasi dengan persyaratan yang jauh lebih rendah saat diukur. Misalnya, model dengan 7 miliar parameter mungkin hanya membutuhkan sekitar 4 GB VRAM dibandingkan dengan 16 GB untuk presisi penuh [9]. Pengurangan ini membuat penyebaran model bahasa besar lebih layak pada pengaturan perangkat keras standar tanpa GPU khusus.

Dampak pada kecepatan inferensi

Sementara kuantisasi 4-bit meningkatkan aksesibilitas dan mengurangi overhead memori, itu juga dapat mempengaruhi kecepatan inferensi. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa sementara model 4-bit efisien, mereka mungkin tidak selalu mengungguli model presisi yang lebih tinggi dalam hal kecepatan karena masalah latensi potensial yang terkait dengan kuantisasi [5]. Namun, efisiensi yang diperoleh dari ukuran model yang dikurangi sering kali mengkompensasi perlambatan kecil.

Kesimpulan

Singkatnya, kuantisasi 4-bit secara efektif menyeimbangkan kinerja dan efisiensi sumber daya dalam model Deepseek. Ini memungkinkan akurasi tinggi sambil secara signifikan menurunkan persyaratan memori, membuat kemampuan AI canggih lebih mudah diakses oleh pengguna dengan sumber daya komputasi terbatas. Ketika penelitian terus berkembang di bidang ini, optimisasi lebih lanjut dalam teknik kuantisasi dapat meningkatkan manfaat ini lebih banyak lagi.