Online-kvantisointi Deepseek-V3: ssa eroaa merkittävästi viivästyneestä kvantisoinnista useissa keskeisissä näkökohdissa:
1. Dynaamiset skaalauskertoimet: Online -kvantisointi laskee skaalauskertoimet dynaamisesti jokaiselle 1x128 -aktivointilaatille tai 128x128 painolohkolle harjoituksen aikana. Tämä lähestymistapa varmistaa, että kvantisointi on räätälöity jokaisessa vaiheessa prosessoiduille tietyille tiedoille, mikä auttaa minimoimaan kvantisointivirheet ja parantaa mallin tarkkuutta [1] [5].
2. Reaaliaikainen sopeutuminen: Toisin kuin viivästynyt kvantisointi, joka perustuu historiallisiin maksimiarvoihin skaalauskertoimien määrittämiseksi, online-kvantisointi sopeutuu reaaliajassa. Tämä tarkoittaa, että malli voi sopeutua datajakaumien muuttumiseen koulutuksen edetessä, mikä tekee siitä vankemman ja tehokkaamman [1] [5].
3. Historiallisen tietojen riippuvuuden poistaminen: Viivästynyt kvantisointi vaatii tyypillisesti historiallisten tietojen tallentamista skaalauksen maksimiarvojen määrittämiseksi. Sitä vastoin online -kvantisointi eliminoi tämän tarpeen laskemalla skaalauskertoimet lennossa, mikä yksinkertaistaa kehystä ja vähentää muistivaatimuksia [1] [5].
4. Parannettu tarkkuus: Säätämällä dynaamisesti kvantisointitasoja nykyiseen tietoon perustuen, online -kvantisointi voi ylläpitää suurempaa tarkkuutta ja vähentää staattisiin tai viivästyneisiin kvantisointimenetelmiin liittyviä virheitä. Tämä on erityisen tärkeää malleissa, kuten DeepSek-V3, jossa tarkkuuden ylläpitäminen on ratkaisevan tärkeää huipputeknisen suorituskyvyn saavuttamiseksi [1] [5].
5. Yksinkertaistettu koulutusprosessi: Online-kvantisointi virtaviivaistaa koulutusprosessia poistamalla ennalta laskettujen skaalauskertoimien tarve. Tämä yksinkertaistaminen voi johtaa nopeampiin harjoitusaikoihin ja lyhentää laskennallista yleiskustannuksia verrattuna menetelmiin, jotka vaativat lisävaiheita kvantisoinnille [1] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3: n online-kvantisointi tarjoaa mukautuvamman, tehokkaamman ja tarkemman lähestymistavan kvantisoinnissa verrattuna viivästyneisiin menetelmiin, jotka tukeutuvat esikelpoistettuun tai historialliseen tietoon. Tämä dynaaminen lähestymistapa parantaa mallin suorituskykyä ja yksinkertaistaa sen koulutusprosessia.
Viittaukset:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
.
.
[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/deeptseek-v3
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme_weight.md