DeepSeek-V3のオンライン量子化は、いくつかの重要な側面での遅延量子化とは大きく異なります。
1.動的スケーリング因子：オンライン量子化は、トレーニング中の各1x128アクティベーションタイルまたは128x128重量ブロックごとにスケーリング係数を動的に計算します。このアプローチにより、量子化が各ステップで処理されている特定のデータに合わせて調整されることが保証され、量子化エラーの最小化とモデルの精度が向上します[1] [5]。
2。リアルタイムの適応：履歴の最大値に依存してスケーリング係数を決定する遅延量子化とは異なり、オンライン量子化はリアルタイムで適応します。これは、モデルがトレーニングが進むにつれてデータ分布の変更に合わせて調整できることを意味し、より堅牢で効率的になります[1] [5]。
3.履歴データの依存関係の排除：遅延量子化には、通常、スケーリングの最大値を決定するために履歴データを保存する必要があります。対照的に、オンラインの量子化は、その場でスケーリング係数を計算することによりこのニーズを排除します。これにより、フレームワークが簡素化され、メモリ要件が削減されます[1] [5]。
4。精度の向上：現在のデータに基づいて量子化レベルを動的に調整することにより、オンライン量子化はより高い精度を維持し、静的または遅延量子化方法に関連するエラーを減らすことができます。これは、Deepseek-V3のようなモデルで特に重要です。このモデルでは、最先端のパフォーマンスを達成するために精度を維持することが重要です[1] [5]。
5。簡素化されたトレーニングプロセス：オンライン量子化は、事前に計算されたスケーリング係数の必要性を削除することにより、トレーニングプロセスを合理化します。この単純化は、量子化のための追加の手順を必要とする方法と比較して、トレーニング時間の短縮と計算オーバーヘッドの削減につながる可能性があります[1] [5]。
要約すると、DeepSeek-V3のオンライン量子化は、事前計算または履歴データに依存する遅延した方法と比較して、より適応性があり、効率的かつ正確な量子化に対するアプローチを提供します。この動的なアプローチは、モデルのパフォーマンスを向上させ、トレーニングプロセスを簡素化します。
引用：
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-study-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-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