Online kvantisering i Deepseek-V3 adskiller sig markant fra forsinket kvantisering i flere centrale aspekter:
1. Dynamiske skaleringsfaktorer: Online -kvantisering beregner skaleringsfaktorer dynamisk for hver 1x128 aktiveringsflise eller 128x128 vægtblok under træning. Denne tilgang sikrer, at kvantiseringen er skræddersyet til de specifikke data, der behandles på hvert trin, hvilket hjælper med at minimere kvantiseringsfejl og forbedrer modelnøjagtigheden [1] [5].
2. Tilpasning i realtid: I modsætning til forsinket kvantisering, der er afhængig af historiske maksimale værdier for at bestemme skaleringsfaktorer, tilpasser online-kvantisering sig i realtid. Dette betyder, at modellen kan tilpasse sig ændrede datafordelinger, når træning skrider frem, hvilket gør den mere robust og effektiv [1] [5].
3. Eliminering af historiske datafhængighed: Forsinket kvantisering kræver typisk lagring af historiske data for at bestemme de maksimale værdier for skalering. I modsætning hertil eliminerer online -kvantisering dette behov ved at beregne skaleringsfaktorer på farten, som forenkler rammen og reducerer hukommelseskravene [1] [5].
4. Forbedret nøjagtighed: Ved dynamisk justering af kvantiseringsniveauer baseret på aktuelle data kan online -kvantisering opretholde højere præcision og reducere fejl forbundet med statiske eller forsinkede kvantiseringsmetoder. Dette er især vigtigt i modeller som Deepseek-V3, hvor opretholdelse af præcision er afgørende for at opnå avanceret præstation [1] [5].
5. Forenklet træningsproces: Online kvantisering strømline træningsprocessen ved at fjerne behovet for forudgående beregnede skaleringsfaktorer. Denne forenkling kan føre til hurtigere træningstider og reduceret beregningsomkostninger sammenlignet med metoder, der kræver yderligere trin til kvantisering [1] [5].
Sammenfattende tilbyder online-kvantisering i Deepseek-V3 en mere adaptiv, effektiv og nøjagtig tilgang til kvantisering sammenlignet med forsinkede metoder, som er afhængige af forudgående komponerede eller historiske data. Denne dynamiske tilgang forbedrer modellens ydelse og forenkler dens træningsproces.
Citater:
)
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
)
[4] https://stratechery.com
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-arkitecture
[6] https://huggingface.co/docs/trl/main/dpo_trainer
[7] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3
[8] https://github.com/deepseek-i/deepseek-v3/blob/main/readme_weights.md