DeepSeek-V3의 온라인 양자화는 몇 가지 주요 측면에서 지연된 양자화와 크게 다릅니다.
1. 동적 스케일링 요소 : 온라인 양자화는 훈련 중 각 1x128 활성화 타일 또는 128x128 무게 차단에 대해 동적으로 스케일링 요소를 계산합니다. 이 접근법은 양자화가 각 단계에서 처리되는 특정 데이터에 맞게 조정되어 양자화 오류를 최소화하고 모델 정확도를 향상시킵니다 [1] [5].
2. 실시간 적응 : 스케일링 계수를 결정하기 위해 과거 최대 값에 의존하는 지연된 양자화와 달리 온라인 양자화 적응은 실시간으로 적응합니다. 이는 모델이 교육이 진행됨에 따라 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있음을 의미하여보다 강력하고 효율적입니다 [1] [5].
3. 과거 데이터 종속성 제거 : 지연 양자화는 일반적으로 스케일링의 최대 값을 결정하기 위해 과거 데이터를 저장해야합니다. 대조적으로, 온라인 양자화는 즉시 스케일링 계수를 계산하여 이러한 요구를 제거하여 프레임 워크를 단순화하고 메모리 요구 사항을 줄입니다 [1] [5].
4. 개선 된 정확도 : 현재 데이터에 기초하여 양자화 수준을 동적으로 조정함으로써 온라인 양자화는 정밀도를 유지하고 정적 또는 지연된 양자화 방법과 관련된 오류를 줄일 수 있습니다. 이것은 최첨단 성과를 달성하는 데 정밀도를 유지하는 데 중요한 DeepSeek-V3과 같은 모델에서 특히 중요합니다 [1] [5].
5. 단순화 된 교육 프로세스 : 온라인 양자화는 미리 컴퓨터 스케일링 요소를 제거하여 훈련 과정을 간소화합니다. 이 단순화는 양자화를위한 추가 단계가 필요한 방법에 비해 훈련 시간이 빠르고 계산 오버 헤드를 줄일 수 있습니다 [1] [5].
요약하면, DeepSeek-V3의 온라인 양자화는 사전 계산 또는 과거 데이터에 의존하는 지연된 방법에 비해보다 적응적이고 효율적이며 정확한 양자화 접근법을 제공합니다. 이 동적 접근 방식은 모델의 성능을 향상시키고 교육 프로세스를 단순화합니다.
인용 :
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeayways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-les-nless-and-scrippled-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