ปริมาณ 4 บิตมีผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek อย่างไร

ประสิทธิภาพและความแม่นยำ

แม้จะมีการลดความแม่นยำจากน้ำหนักที่มีความแม่นยำเต็มรูปแบบไปจนถึงการหาปริมาณ 4 บิตโมเดลเช่น CodeFuse-Deepseek-33b-4bits ได้แสดงให้เห็นถึงการวัดประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โมเดลนี้บรรลุความแม่นยำ 78.05% ใน HumanEval Pass@1 Metric ซึ่งบ่งชี้ว่ามันยังคงมีการทำงานในระดับสูงแม้หลังจาก quantization [1] นอกจากนี้การทดสอบในแบบจำลองอื่น ๆ ได้แสดงให้เห็นว่าการหาปริมาณ 4 บิตสามารถให้ความแม่นยำเกือบเหมือนกันกับคู่ที่ไม่มีปริมาณของพวกเขาซึ่งชี้ให้เห็นว่าการแลกเปลี่ยนระหว่างขนาดของโมเดลและประสิทธิภาพเป็นสิ่งที่ดี [3]

ประสิทธิภาพของทรัพยากร

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดของการหาปริมาณ 4 บิตคือความสามารถในการลดการใช้หน่วยความจำอย่างมาก ตัวอย่างเช่นแบบจำลองที่มักจะต้องใช้ VRAM ที่สำคัญสามารถทำงานได้ด้วยข้อกำหนดที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อมีปริมาณ ตัวอย่างเช่นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 7 พันล้านพารามิเตอร์อาจต้องการ VRAM ประมาณ 4 GB เมื่อเทียบกับ 16 GB เพื่อความแม่นยำเต็ม [9] การลดลงนี้ทำให้การปรับใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นไปได้มากขึ้นในการตั้งค่าฮาร์ดแวร์มาตรฐานโดยไม่ต้องใช้ GPU โดยเฉพาะ

ส่งผลกระทบต่อความเร็วการอนุมาน

ในขณะที่ปริมาณ 4 บิตช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงและลดค่าใช้จ่ายหน่วยความจำ แต่ก็สามารถมีอิทธิพลต่อความเร็วในการอนุมาน การศึกษาบางอย่างระบุว่าในขณะที่แบบจำลอง 4 บิตนั้นมีประสิทธิภาพ แต่ก็อาจไม่ดีกว่าแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูงกว่าในแง่ของความเร็วเนื่องจากปัญหาเวลาแฝงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการหาปริมาณ [5] อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพที่ได้จากขนาดของรุ่นที่ลดลงมักจะชดเชยการชะลอตัวเล็กน้อย

บทสรุป

โดยสรุปการหาปริมาณ 4 บิตทำให้ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพในแบบจำลอง Deepseek ช่วยให้มีความแม่นยำสูงในขณะที่ลดความต้องการหน่วยความจำอย่างมีนัยสำคัญทำให้ความสามารถของ AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่มีทรัพยากรการคำนวณที่ จำกัด ในขณะที่การวิจัยยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในพื้นที่นี้การเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมในเทคนิคการหาปริมาณอาจช่วยเพิ่มประโยชน์เหล่านี้ได้มากยิ่งขึ้น