Online kvantizace v DeepSeek-V3 se významně liší od zpožděné kvantizace v několika klíčových aspektech:
1. Faktory dynamického škálování: Online kvantizace vypočítává dynamicky škálovací faktory pro každou aktivační dlaždici 1x128 nebo blok hmotnosti 128x128 během tréninku. Tento přístup zajišťuje, že kvantizace je přizpůsobena ke konkrétním zpracovaným údajům v každém kroku, což pomáhá minimalizovat chyby kvantizace a zlepšuje přesnost modelu [1] [5].
2. adaptace v reálném čase: Na rozdíl od zpožděné kvantizace, která se spoléhá na historické maximální hodnoty pro stanovení faktorů škálování, se online kvantizace přizpůsobí v reálném čase. To znamená, že model se může přizpůsobit měnícím se distribuci dat v průběhu tréninku, což je robustnější a efektivnější [1] [5].
3. Eliminace historické závislosti na datech: Zpožděná kvantizace obvykle vyžaduje ukládání historických dat pro stanovení maximálních hodnot pro škálování. Naproti tomu online kvantizace eliminuje tuto potřebu výpočtem škálovacích faktorů za běhu, což zjednodušuje rámec a snižuje požadavky na paměť [1] [5].
4. Zlepšená přesnost: Dynamickou úpravou úrovní kvantizace na základě současných dat může online kvantizace udržovat vyšší přesnost a snížit chyby spojené se statickými nebo zpožděnými kvantizačními metodami. To je zvláště důležité u modelů, jako je Deepseek-V3, kde je udržování přesnosti zásadní pro dosažení nejmodernějšího výkonu [1] [5].
5. Zjednodušený proces tréninku: Online kvantizace zefektivňuje proces školení odstraněním potřeby předem vypočítaných škálovacích faktorů. Toto zjednodušení může vést k rychlejšímu času tréninku a snížení výpočetní režie ve srovnání s metodami, které vyžadují další kroky pro kvantizaci [1] [5].
Stručně řečeno, online kvantizace v DeepSeek-V3 nabízí adaptivnější, efektivnější a přesnější přístup k kvantizaci ve srovnání se zpožděnými metodami, které se spoléhají na předem vypočítaná nebo historická data. Tento dynamický přístup zvyšuje výkon modelu a zjednodušuje jeho tréninkový proces.
Citace:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-study-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-its-it-model-on-a-lots-and-crippled-hardware/
[4] https://stratechery.com
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[6] https://huggingface.co/docs/trl/main/dpo_trainer
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/main/readme_weights.md