La quantizzazione online in DeepSeek-V3 differisce significativamente dalla quantizzazione ritardata in diversi aspetti chiave:
1. Fattori di ridimensionamento dinamico: la quantizzazione online calcola i fattori di ridimensionamento in modo dinamico per ciascuna piastrella di attivazione 1x128 o un blocco di peso 128x128 durante l'allenamento. Questo approccio garantisce che la quantizzazione sia adattata ai dati specifici elaborati in ogni fase, il che aiuta a ridurre al minimo gli errori di quantizzazione e migliora l'accuratezza del modello [1] [5].
2. Adattamento in tempo reale: a differenza della quantizzazione ritardata, che si basa su valori massimi storici per determinare i fattori di ridimensionamento, gli adattamenti di quantizzazione online in tempo reale. Ciò significa che il modello può adattarsi alla modifica delle distribuzioni dei dati man mano che la formazione avanza, rendendolo più robusto ed efficiente [1] [5].
3. Eliminazione della dipendenza da dati storici: la quantizzazione ritardata richiede in genere la memorizzazione di dati storici per determinare i valori massimi per il ridimensionamento. Al contrario, la quantizzazione online elimina questa necessità calcolando i fattori di ridimensionamento al volo, il che semplifica il framework e riduce i requisiti di memoria [1] [5].
4. Accuratezza migliorata: regolando dinamicamente i livelli di quantizzazione in base ai dati attuali, la quantizzazione online può mantenere una maggiore precisione e ridurre gli errori associati a metodi di quantizzazione statica o ritardata. Ciò è particolarmente importante in modelli come DeepSeek-V3, dove mantenere la precisione è cruciale per ottenere prestazioni all'avanguardia [1] [5].
5. Processo di formazione semplificato: la quantizzazione online semplifica il processo di formazione rimuovendo la necessità di fattori di ridimensionamento pre-computati. Questa semplificazione può portare a tempi di allenamento più rapidi e una ridotta sovraccarico computazionale rispetto ai metodi che richiedono ulteriori passaggi per la quantizzazione [1] [5].
In sintesi, la quantizzazione online in DeepSeek-V3 offre un approccio più adattivo, efficiente e accurato alla quantizzazione rispetto ai metodi ritardati, che si basano su dati pre-computati o storici. Questo approccio dinamico migliora le prestazioni del modello e semplifica il processo di formazione.
Citazioni:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nexxtplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-emodel-on-a --less-and-scripled-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