jõudlus ja täpsus
Vaatamata täpsuse vähenemisele täieliku täpsusega kaaluni 4-bitise kvantimiseni, on sellised mudelid nagu CodeFuse-DeepSEEK-33B-4Bits näidanud muljetavaldavaid jõudlusmõõdikuid. See mudel saavutab 78,05% -lise täpsuse humaneval Pass@1 meetrilisel, mis näitab, et see säilitab kõrge funktsionaalsuse isegi pärast kvantifitseerimist [1]. Lisaks on teiste mudelite testid näidanud, et 4-bitine kvantimine võib anda peaaegu identse täpsuse nende kvantifitseerimata kolleegidele, mis viitab sellele, et mudeli suuruse ja jõudluse vaheline kompromiss on soodne [3].
Ressursi efektiivsus
4-bitise kvantimise üks silmapaistvamaid eeliseid on selle võime mälu kasutamist drastiliselt vähendada. Näiteks võivad mudelid, mis vajavad tavaliselt märkimisväärset VRAM -i, kvantifitseerimisel toimida märkimisväärselt madalamate nõuetega. Näiteks võib 7 miljardi parameetriga mudel vajada ainult umbes 4 GB VRAM -i, võrreldes 16 GB täieliku täpsuse tagamiseks [9]. See vähendamine muudab suurte keelemudelite kasutuselevõtu standardsete riistvara seadistuste jaoks ilma spetsiaalsete GPU -de jaoks teostatavamaks.
Mõju järeldamiskiirusele
Kuigi 4-bitine kvantimine suurendab juurdepääsetavust ja vähendab mälu üldkulusid, võib see mõjutada ka järelduskiirust. Mõned uuringud näitavad, et kuigi 4-bitised mudelid on tõhusad, ei pruugi need kiiruse osas alati kõrgema täpsusega mudelid ületada võimalike kvantitatiivse latentsusajaga seotud probleemide tõttu [5]. Vähendatud mudeli suurusest saadud efektiivsus kompenseerib sageli väheseid aeglustumisi.
Järeldus
Kokkuvõtlikult tasakaalustab 4-bitine kvantimine tõhusalt tulemuslikkust ja ressursside tõhusust Deepseeki mudelites. See võimaldab suure täpsust, vähendades samal ajal märkimisväärselt mäluvajadusi, muutes täpsemad AI -võimalused piiratud arvutusressurssidega kasutajatele kättesaadavaks. Kuna selles valdkonnas areneb uuringud, võivad kvantifitseerimistehnikate täiendavad optimeerimised neid eeliseid veelgi suurendada.
Tsitaadid:[1] https://huggingface.co/codefuse-ai/codefuse-diepseek-33b-4bits
]
]
[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
]