Die Online-Quantisierung in Deepseek-V3 unterscheidet sich signifikant von der verzögerten Quantisierung in mehreren Schlüsselaspekten:
1. Dynamische Skalierungsfaktoren: Die Online -Quantisierung berechnet Skalierungsfaktoren dynamisch für jede 1x128 Aktivierungskachel oder 128x128 Gewichtsblock während des Trainings. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Quantisierung auf die spezifischen Daten zugeschnitten ist, die in jedem Schritt verarbeitet werden, was dazu beiträgt, Quantisierungsfehler zu minimieren und die Modellgenauigkeit zu verbessern [1] [5].
2. Echtzeitanpassung: Im Gegensatz zur verzögerten Quantisierung, die sich auf historische Maximalwerte zur Bestimmung von Skalierungsfaktoren beruht, passt sich die Online-Quantisierung in Echtzeit an. Dies bedeutet, dass sich das Modell im Verlauf des Trainings an die Änderung von Datenverteilungen anpassen kann, wodurch es robuster und effizienter ist [1] [5].
3. Eliminierung der historischen Datenabhängigkeit: Eine verzögerte Quantisierung erfordert typischerweise das Speichern historischer Daten, um die maximalen Werte für die Skalierung zu bestimmen. Im Gegensatz dazu eliminiert die Online -Quantisierung diesen Bedarf durch Berechnung von Skalierungsfaktoren im Fliegen, was den Rahmen vereinfacht und die Speicheranforderungen reduziert [1] [5].
4. Verbesserte Genauigkeit: Durch dynamische Anpassung der Quantisierungsniveaus basierend auf aktuellen Daten kann die Online -Quantisierung höhere Genauigkeit beibehalten und Fehler reduzieren, die mit statischen oder verzögerten Quantisierungsmethoden verbunden sind. Dies ist besonders wichtig in Modellen wie Deepseek-V3, wo die Aufrechterhaltung der Präzision entscheidend für die Leistung der modernen Leistung ist [1] [5].
5. Vereinfachter Schulungsprozess: Online-Quantisierung rationalisiert den Schulungsprozess, indem die Notwendigkeit vorbereiteter Skalierungsfaktoren entfernt wird. Diese Vereinfachung kann zu schnelleren Trainingszeiten und reduziertem Rechenaufwand im Vergleich zu Methoden führen, die zusätzliche Schritte für die Quantisierung erfordern [1] [5].
Zusammenfassend bietet die Online-Quantisierung in Deepseek-V3 einen adaptiveren, effizienteren und genaueren Ansatz für die Quantisierung im Vergleich zu verzögerten Methoden, die auf vorberechtigten oder historischen Daten beruhen. Dieser dynamische Ansatz verbessert die Leistung des Modells und vereinfacht seinen Trainingsprozess.
Zitate:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-yepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-leepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-teepseek-train-it-ai-model-on-a-lot-less-and-criptepled-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