Online kwantisatie in DeepSeek-V3 verschilt aanzienlijk van vertraagde kwantisatie in verschillende belangrijke aspecten:
1. Dynamische schaalfactoren: online kwantisatie berekent schaalfactoren dynamisch voor elke 1x128 activeringstegel of 128x128 gewichtsblok tijdens de training. Deze benadering zorgt ervoor dat de kwantisatie is afgestemd op de specifieke gegevens die bij elke stap worden verwerkt, die helpt bij het minimaliseren van kwantisatiefouten en de modelnauwkeurigheid verbetert [1] [5].
2. Real-time aanpassing: in tegenstelling tot vertraagde kwantisatie, die afhankelijk is van historische maximale waarden om schaalfactoren te bepalen, past online kwantisatie zich in realtime aan. Dit betekent dat het model zich kan aanpassen aan veranderende gegevensverdelingen naarmate de training vordert, waardoor het robuuster en efficiënter is [1] [5].
3. Eliminatie van historische gegevensafhankelijkheid: vertraagde kwantisatie vereist meestal historische gegevens opslaan om de maximale waarden voor schaling te bepalen. Online kwantisatie elimineert daarentegen deze behoefte door schaalfactoren te berekenen, wat het raamwerk vereenvoudigt en geheugenvereisten vermindert [1] [5].
4. Verbeterde nauwkeurigheid: door de kwantisatieniveaus dynamisch aan te passen op basis van huidige gegevens, kan online kwantisatie een hogere precisie behouden en fouten verminderen die geassocieerd zijn met statische of vertraagde kwantisatiemethoden. Dit is vooral belangrijk in modellen zoals Deepseek-V3, waar het behouden van precisie cruciaal is voor het bereiken van state-of-the-art prestaties [1] [5].
5. Vereenvoudigd trainingsproces: online kwantisatie stroomlijnt het trainingsproces door de behoefte aan vooraf berekende schaalfactoren te verwijderen. Deze vereenvoudiging kan leiden tot snellere trainingstijden en verminderde computationele overhead in vergelijking met methoden die extra stappen vereisen voor kwantisatie [1] [5].
Samenvattend biedt online kwantisatie in Deepseek-V3 een meer adaptieve, efficiënte en nauwkeurige benadering van kwantisatie in vergelijking met vertraagde methoden, die afhankelijk zijn van vooraf berekende of historische gegevens. Deze dynamische aanpak verbetert de prestaties van het model en vereenvoudigt het trainingsproces.
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/displing-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-it-it-ai-model-on-a-lot-less-and-criptpled-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/blob/main/readme_weights.md