4-bites kvantálás jelentősen befolyásolja a DeepSeek modellek teljesítményét és hatékonyságát, különös tekintettel az erőforráskövetelményekre és a modell pontosságára.
Teljesítmény és pontosság
Annak ellenére, hogy a pontosságot a teljes pontosságú súlyoktól a 4 bites kvantálásig csökkentik, az olyan modellek, mint a CodeFuse-Meepseek-33B-4Bit, lenyűgöző teljesítménymutatókat mutattak. Ez a modell 78,05% -os pontosságot ér el a HumaneVal Pass@1 metrikuson, jelezve, hogy a kvantálás után is magas szintű funkcionalitást tart fenn [1]. Ezenkívül más modellekkel végzett tesztek kimutatták, hogy a 4 bites kvantálás szinte azonos pontosságot eredményezhet a nem kvantált társaikkal, ami arra utal, hogy a modell méret és a teljesítmény közötti kompromisszum kedvező [3].
Erőforrás -hatékonyság
A 4 bites kvantálás egyik legjelentősebb előnye az, hogy drasztikusan csökkenti a memória használatát. Például azok a modellek, amelyek általában jelentős VRAM -t igényelnek, akkor a kvantáltság esetén jelentősen alacsonyabb követelményekkel működhetnek. Például egy 7 milliárd paraméterrel rendelkező modellnek csak körülbelül 4 GB VRAM -ra van szüksége, szemben a 16 GB -ra, a teljes pontossághoz [9]. Ez a csökkentés a nagy nyelvi modellek telepítését megvalósíthatóbbá teszi a szokásos hardverbeállításokon, dedikált GPU -k nélkül.
Hatás a következtetési sebességre
Míg a 4 bites kvantálás javítja az akadálymentességet és csökkenti a memória feletti költségeket, ez befolyásolhatja a következtetési sebességet is. Egyes tanulmányok azt mutatják, hogy míg a 4 bites modellek hatékonyak, előfordulhat, hogy a kvantálódáshoz kapcsolódó potenciális késleltetési problémák miatt a sebesség szempontjából nem mindig haladják meg a nagyobb precíziós modelleket [5]. A csökkentett modell méretéből származó hatékonyság azonban gyakran kompenzálja a kisebb lassulásokat.
Következtetés
Összefoglalva: a 4 bites kvantálás hatékonyan kiegyensúlyozza a teljesítményt és az erőforrás-hatékonyságot a DeepSeek modellekben. Ez lehetővé teszi a nagy pontosságot, miközben jelentősen csökkenti a memóriakövetelményeket, így a fejlett AI képességeket jobban hozzáférhetővé teszi a korlátozott számítási erőforrásokkal rendelkező felhasználók számára. Ahogy a kutatás tovább fejlődik ezen a területen, a kvantálási technikák további optimalizálása még jobban javíthatja ezeket az előnyöket.
Idézetek:[1] https://huggingface.co/codefuse-ai/codefuse-deepseek-33b-4bits
[2] https://openreview.net/pdf/7b737ad24c25f970425a5b16afeea99bc4e692.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-deepseek-models