4-бітне квантування суттєво впливає на продуктивність та ефективність моделей DeepSeek, особливо з точки зору вимог до ресурсів та точності моделі.
Продуктивність та точність
Незважаючи на зниження точності від повномасштабних ваги до 4-бітного квантування, такі моделі, як код-кордона-депік-33b-4bits, продемонстрували вражаючі показники продуктивності. Ця модель досягає точності 78,05% на метриці Humaneval Pass@1, що вказує на те, що вона підтримує високий рівень функціональності навіть після квантування [1]. Крім того, тести на інших моделях показали, що 4-бітне квантування може забезпечити майже однакову точність їх не кваліфікованим аналогам, що дозволяє припустити, що компроміс між розміром моделі та продуктивністю є сприятливим [3].
Ефективність ресурсів
Однією з найбільш помітних переваг 4-бітного квантування є його здатність різко зменшити використання пам'яті. Наприклад, моделі, які зазвичай потребують значного VRAM, можуть працювати зі значно нижчими вимогами при квантизації. Наприклад, для моделі з 7 мільярдами параметрів може знадобитися лише 4 ГБ VRAM порівняно з 16 ГБ для повної точності [9]. Це зменшення робить розгортання великих мовних моделей більш можливим для стандартних налаштувань обладнання без спеціальних графічних процесорів.
Вплив на швидкість висновку
Хоча 4-бітне квантування підвищує доступність та зменшує накладні витрати на пам'ять, це також може впливати на швидкість висновку. Деякі дослідження показують, що хоча 4-бітні моделі є ефективними, вони не завжди можуть перевершити більш високу точність моделей з точки зору швидкості через потенційні проблеми затримки, пов'язані з квантуванням [5]. Однак ефективність, отримана від зменшеного розміру моделі, часто компенсує будь -які незначні уповільнення.
Висновок
Підсумовуючи, 4-бітне квантування ефективно врівноважує продуктивність та ефективність ресурсів у моделях DeepSeek. Це дозволяє досягти високої точності, одночасно значно знижуючи вимоги до пам'яті, роблячи розширені можливості AI більш доступними для користувачів з обмеженими обчислювальними ресурсами. Оскільки дослідження продовжують розвиватися в цій галузі, подальші оптимізації методів квантування можуть ще більше покращити ці переваги.
Цитати:[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_quantization_for_large_models_are/
[4] https://arxiv.org/html/2410.14766v1
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-vl/issues/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-deepeek-models