Kwantyzacja online w Deepseek-V3 różni się znacznie od opóźnionej kwantyzacji w kilku kluczowych aspektach:
1. Współczynniki skalowania dynamicznego: kwantyzacja online oblicza dynamicznie współczynniki skalowania dla każdego płytki aktywacyjnej 1x128 lub blok wagowy 128x128 podczas treningu. Podejście to zapewnia, że kwantyzacja jest dostosowana do określonych danych przetwarzanych na każdym etapie, co pomaga zminimalizować błędy kwantyzacji i poprawia dokładność modelu [1] [5].
2. Adaptacja w czasie rzeczywistym: w przeciwieństwie do opóźnionej kwantyzacji, która opiera się na historycznych maksymalnych wartościach w celu określenia współczynników skalowania, dostosowuje się do kwantyzacji online w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że model może dostosować się do zmiany rozkładów danych w miarę postępu szkolenia, co czyni go bardziej solidnym i wydajnym [1] [5].
3. Eliminacja historycznej zależności danych: Opóźniona kwantyzacja zwykle wymaga przechowywania danych historycznych w celu ustalenia maksymalnych wartości skalowania. Natomiast kwantyzacja online eliminuje tę potrzebę poprzez obliczenie współczynników skalowania w locie, co upraszcza framework i zmniejsza wymagania pamięci [1] [5].
4. Poprawna dokładność: poprzez dynamiczne dostosowanie poziomów kwantyzacji w oparciu o bieżące dane, kwantyzacja online może utrzymać wyższą precyzję i zmniejszyć błędy związane z metodami kwantyzacji statycznej lub opóźnionej. Jest to szczególnie ważne w modelach takich jak Deepseek-V3, w których zachowanie precyzji jest kluczowe dla osiągnięcia najnowocześniejszej wydajności [1] [5].
5. Uproszczony proces szkolenia: kwantyzacja online usprawnia proces szkolenia poprzez usunięcie potrzeby wstępnie obliczonych czynników skalowania. To uproszczenie może prowadzić do szybszych czasów treningu i zmniejszenia kosztów obliczeniowych w porównaniu z metodami, które wymagają dodatkowych kroków do kwantyzacji [1] [5].
Podsumowując, kwantyzacja online w DeepSeek-V3 oferuje bardziej adaptacyjne, wydajne i dokładne podejście do kwantyzacji w porównaniu z opóźnionymi metodami, które opierają się na danych wstępnie obliczonych lub historycznych. To dynamiczne podejście zwiększa wydajność modelu i upraszcza jego proces szkolenia.
Cytaty:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wKztsfYWVFSIIBHWXEQMF1/four-Unique-takeAways-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-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