Lượng tử hóa 4 bit ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và hiệu quả của các mô hình DeepSeek, đặc biệt là về các yêu cầu tài nguyên và độ chính xác của mô hình.
Hiệu suất và độ chính xác
Mặc dù giảm độ chính xác từ các trọng số chính xác đầy đủ xuống lượng tử hóa 4 bit, các mô hình như CodeFuse-Deepseek-33B-4Bits đã thể hiện các số liệu hiệu suất ấn tượng. Mô hình này đạt được độ chính xác 78,05% trên số liệu nhân đạo@1, chỉ ra rằng nó duy trì mức độ chức năng cao ngay cả sau khi lượng tử hóa [1]. Ngoài ra, các thử nghiệm trên các mô hình khác đã chỉ ra rằng lượng tử hóa 4 bit có thể mang lại độ chính xác gần như giống hệt nhau đối với các đối tác không có kế hoạch hóa của chúng, cho thấy rằng sự đánh đổi giữa kích thước mô hình và hiệu suất là thuận lợi [3].
Hiệu quả tài nguyên
Một trong những lợi thế đáng chú ý nhất của định lượng 4 bit là khả năng giảm đáng kể việc sử dụng bộ nhớ. Ví dụ, các mô hình thường yêu cầu VRAM đáng kể có thể hoạt động với các yêu cầu thấp hơn đáng kể khi định lượng. Ví dụ, một mô hình có 7 tỷ tham số chỉ có thể cần khoảng 4 GB VRAM so với 16 GB cho độ chính xác đầy đủ [9]. Việc giảm này làm cho việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn khả thi hơn đối với các thiết lập phần cứng tiêu chuẩn mà không cần GPU chuyên dụng.
Tác động đến tốc độ suy luận
Mặc dù lượng tử hóa 4 bit giúp tăng cường khả năng tiếp cận và giảm chi phí bộ nhớ, nhưng nó cũng có thể ảnh hưởng đến tốc độ suy luận. Một số nghiên cứu chỉ ra rằng trong khi các mô hình 4 bit có hiệu quả, chúng có thể không phải lúc nào cũng vượt trội so với các mô hình độ chính xác cao hơn về tốc độ do các vấn đề về độ trễ tiềm năng liên quan đến lượng tử hóa [5]. Tuy nhiên, hiệu quả đạt được từ kích thước mô hình giảm thường bù cho bất kỳ sự suy giảm nhỏ nào.
Phần kết luận
Tóm lại, lượng tử hóa 4 bit cân bằng hiệu quả hiệu suất và hiệu quả tài nguyên trong các mô hình DeepSeek. Nó cho phép độ chính xác cao trong khi giảm đáng kể các yêu cầu bộ nhớ, làm cho các khả năng AI nâng cao dễ tiếp cận hơn đối với người dùng có tài nguyên tính toán hạn chế. Khi nghiên cứu tiếp tục phát triển trong lĩnh vực này, tối ưu hóa hơn nữa trong các kỹ thuật lượng tử hóa có thể tăng cường những lợi ích này hơn nữa.
Trích dẫn:[1] https://huggingface.co/codefuse-ai/codefuse-deepseek-33b-4bits
[2] https://openreview.net/pdf/7b737ad24c25f970425a5b16afeea99b9bc4e692.pdf
.
[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-deepseek-models