يختلف القياس الكمي عبر الإنترنت في DeepSeek-V3 بشكل كبير عن التأخير الكمي في عدة جوانب رئيسية:
1. يضمن هذا النهج تصميم الكمي للبيانات المحددة التي يتم معالجتها في كل خطوة ، مما يساعد على تقليل أخطاء القياس الكمي وتحسين دقة النموذج [1] [5].
2. التكيف في الوقت الفعلي: على عكس التأخير الكمي ، الذي يعتمد على القيم القصوى التاريخية لتحديد عوامل التحجيم ، وتكييف القياس الكمي عبر الإنترنت في الوقت الفعلي. هذا يعني أن النموذج يمكن أن يتكيف مع توزيعات البيانات المتغيرة مع تقدم التدريب ، مما يجعله أكثر قوة وفعالية [1] [5].
3. القضاء على اعتماد البيانات التاريخية: يتطلب القياس المتأخر عادة تخزين البيانات التاريخية لتحديد القيم القصوى للتوسع. في المقابل ، يلغي القياس الكمي عبر الإنترنت هذه الحاجة عن طريق حساب عوامل التحجيم أثناء الطيران ، مما يبسط الإطار ويقلل متطلبات الذاكرة [1] [5].
4. الدقة المحسنة: عن طريق ضبط مستويات القياس الكمي ديناميكيًا بناءً على البيانات الحالية ، يمكن أن تحافظ القياس الكمي عبر الإنترنت على دقة أعلى ويقلل من الأخطاء المرتبطة بطرق القياس الكمي الثابت أو المتأخر. هذا مهم بشكل خاص في نماذج مثل Deepseek-V3 ، حيث يعد الحفاظ على الدقة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أداء أحدث الأداء [1] [5].
5. عملية التدريب المبسطة: يقوم القياس الكمي عبر الإنترنت بتبسيط عملية التدريب عن طريق إزالة الحاجة إلى عوامل التحجيم مسبقًا. يمكن أن يؤدي هذا التبسيط إلى أوقات تدريب أسرع وتقليل النفقات العامة الحسابية مقارنة بالطرق التي تتطلب خطوات إضافية للتحسين [1] [5].
باختصار ، يوفر القياس الكمي عبر الإنترنت في Deepseek-V3 مقاربة أكثر تكييفًا وفعالية ودقيقة في القياس الكمي مقارنة بالطرق المتأخرة ، والتي تعتمد على البيانات التاريخية أو التاريخية. يعزز هذا النهج الديناميكي أداء النموذج ويبسط عملية التدريب الخاصة به.
الاستشهادات:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-drom-deepseek-v3؟lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3]
[4] https://stratechery.com
[5] https://fireworks.ai/blog/deepeek-model-architecture
[6] https://huggingface.co/docs/trl/main/dpo_trainer
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-v3
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepeek-v3/blob/main/readme_weights.md