4-bitna kvantizacija znatno vpliva na uspešnost in učinkovitost modelov Deepseek, zlasti glede na potrebe po virih in natančnost modela.
Učinkovitost in natančnost
Kljub zmanjšanju natančnosti z uteži polne natančnosti na 4-bitno kvantizacijo, so modeli, kot je Codefuse-deepseek-33b-4bits, pokazali impresivne meritve zmogljivosti. Ta model dosega 78,05 -odstotno natančnost na metriki Humanoval Pass@1, kar kaže na to, da ohranja visoko stopnjo funkcionalnosti tudi po kvantizaciji [1]. Poleg tega so testi na drugih modelih pokazali, da lahko 4-bitna kvantizacija prinese skoraj enako natančnost kot njihove nekvantizirane kolege, kar kaže na to, da je kompromis med velikostjo modela in zmogljivostjo naklonjen [3].
Učinkovitost virov
Ena najpomembnejših prednosti 4-bitne kvantizacije je njegova sposobnost drastičnega zmanjšanja porabe pomnilnika. Na primer, modeli, ki običajno zahtevajo veliko VRAM, lahko pri kvantiziranem delujejo z bistveno nižjimi zahtevami. Na primer, model s 7 milijardami parametrov lahko potrebuje le približno 4 GB VRAM v primerjavi s 16 GB za popolno natančnost [9]. Zaradi tega zmanjšanja je namestitev velikih jezikovnih modelov bolj izvedljiva na standardnih nastavitvah strojne opreme brez namenskih GPU -jev.
Vpliv na hitrost sklepanja
Medtem ko 4-bitna kvantizacija poveča dostopnost in zmanjša pomnilnik, lahko vpliva tudi na hitrost sklepanja. Nekatere študije kažejo, da čeprav so 4-bitni modeli učinkoviti, morda ne bodo vedno presegali večjih modelov natančnosti glede na hitrost zaradi morebitnih vprašanj zakasnitve, povezanih s kvantizacijo [5]. Vendar učinkovitost, pridobljena z zmanjšano velikostjo modela, pogosto kompenzira morebitne manjše upočasnitve.
Zaključek
Če povzamemo, 4-bitna kvantizacija učinkovito uravnoteži uspešnost in učinkovitost virov v modelih Deepseek. Omogoča visoko natančnost, hkrati pa znatno zniža zahteve pomnilnika, zaradi česar so napredne zmogljivosti AI bolj dostopne uporabnikom z omejenimi računskimi viri. Ker se raziskave še naprej razvijajo na tem področju, lahko nadaljnje optimizacije v tehnikah kvantizacije še povečajo te prednosti.
Navedbe:[1] https://huggingface.co/codefuse-ai/codefuse-deepseek-33b-4bits
[2] https://openreview.net/pdf/7b737Ad24c25f970425a5b16afeea99b9bc4e692.pdf
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1h0aev6/lossless_4bit_quantizacija_for_large_models_are/
[4] https://arxiv.org/html/2410.14766v1
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-vl/isissue/28
[6] http://arxiv.org/pdf/2410.14766.pdf
[7] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=35143418
[9] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models