La quantification en ligne dans Deepseek-V3 diffère considérablement de la quantification retardée dans plusieurs aspects clés:
1. Facteurs de mise à l'échelle dynamiques: La quantification en ligne calcule les facteurs de mise à l'échelle dynamique pour chaque carreau d'activation 1x128 ou bloc de poids 128x128 pendant l'entraînement. Cette approche garantit que la quantification est adaptée aux données spécifiques traitées à chaque étape, ce qui aide à minimiser les erreurs de quantification et améliore la précision du modèle [1] [5].
2. Adaptation en temps réel: Contrairement à la quantification retardée, qui repose sur des valeurs maximales historiques pour déterminer les facteurs de mise à l'échelle, la quantification en ligne s'adapte en temps réel. Cela signifie que le modèle peut s'adapter à la modification des distributions de données à mesure que la formation progresse, ce qui la rend plus robuste et efficace [1] [5].
3. Élimination de la dépendance historique des données: la quantification retardée nécessite généralement du stockage des données historiques pour déterminer les valeurs maximales de mise à l'échelle. En revanche, la quantification en ligne élimine ce besoin en calculant les facteurs de mise à l'échelle à la volée, ce qui simplifie le cadre et réduit les exigences de la mémoire [1] [5].
4. Précision améliorée: en ajustant dynamiquement les niveaux de quantification en fonction des données actuelles, la quantification en ligne peut maintenir une précision plus élevée et réduire les erreurs associées aux méthodes de quantification statiques ou retardées. Ceci est particulièrement important dans des modèles comme Deepseek-V3, où le maintien de la précision est crucial pour atteindre les performances de pointe [1] [5].
5. Processus de formation simplifié: la quantification en ligne rationalise le processus de formation en supprimant la nécessité de facteurs de mise à l'échelle pré-rémunérés. Cette simplification peut entraîner des temps de formation plus rapides et une réduction des frais de calcul par rapport aux méthodes qui nécessitent des étapes supplémentaires pour la quantification [1] [5].
En résumé, la quantification en ligne dans Deepseek-V3 offre une approche plus adaptative, efficace et précise de la quantification par rapport aux méthodes retardées, qui reposent sur des données pré-calculées ou historiques. Cette approche dynamique améliore les performances du modèle et simplifie son processus de formation.
Citations:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativstrategies.com/dispelling-eepseek-myths-tuding-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-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/blob/main/readme_weights.md