Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Como a quantização on-line difere da quantização atrasada no Deepseek-V3


Como a quantização on-line difere da quantização atrasada no Deepseek-V3


A quantização on-line no Deepseek-V3 difere significativamente da quantização tardia em vários aspectos-chave:

1. Fatores dinâmicos de escala: A quantização on -line calcula fatores de escala dinamicamente para cada bloco de ativação 1x128 ou um bloco de peso 128x128 durante o treinamento. Essa abordagem garante que a quantização seja adaptada aos dados específicos processados ​​em cada etapa, o que ajuda a minimizar os erros de quantização e melhora a precisão do modelo [1] [5].

2. Adaptação em tempo real: Ao contrário da quantização atrasada, que depende de valores máximos históricos para determinar os fatores de escala, a quantização on-line se adapta em tempo real. Isso significa que o modelo pode se ajustar à alteração das distribuições de dados à medida que o treinamento progride, tornando -o mais robusto e eficiente [1] [5].

3. Eliminação da dependência de dados históricos: A quantização atrasada geralmente requer armazenar dados históricos para determinar os valores máximos para escala. Por outro lado, a quantização on -line elimina essa necessidade calculando fatores de escala em tempo real, o que simplifica a estrutura e reduz os requisitos de memória [1] [5].

4. Precisão aprimorada: Ajustando dinamicamente os níveis de quantização com base nos dados atuais, a quantização on -line pode manter uma precisão mais alta e reduzir os erros associados a métodos de quantização estáticos ou atrasados. Isso é particularmente importante em modelos como Deepseek-V3, onde a manutenção da precisão é crucial para alcançar o desempenho de ponta [1] [5].

5. Processo de treinamento simplificado: a quantização on-line otimiza o processo de treinamento, removendo a necessidade de fatores de escala pré-computados. Essa simplificação pode levar a tempos de treinamento mais rápidos e uma sobrecarga computacional reduzida em comparação com os métodos que requerem etapas adicionais para quantização [1] [5].

Em resumo, a quantização on-line no Deepseek-V3 oferece uma abordagem mais adaptável, eficiente e precisa da quantização em comparação com os métodos atrasados, que dependem de dados pré-computados ou históricos. Essa abordagem dinâmica aprimora o desempenho do modelo e simplifica seu processo de treinamento.

Citações:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-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-tain-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