Cuantificarea online în Deepseek-V3 diferă semnificativ de la cuantificarea întârziată în mai multe aspecte cheie:
1.. Factori de scalare dinamică: cuantificarea online calculează factorii de scalare dinamic pentru fiecare 1x128 de faianță de activare sau bloc de greutate 128x128 în timpul antrenamentului. Această abordare asigură că cuantificarea este adaptată datelor specifice procesate la fiecare etapă, ceea ce ajută la minimizarea erorilor de cuantificare și îmbunătățește precizia modelului [1] [5].
2. Adaptare în timp real: Spre deosebire de cuantificarea întârziată, care se bazează pe valori maxime istorice pentru a determina factorii de scalare, cuantificarea online se adaptează în timp real. Aceasta înseamnă că modelul se poate adapta la schimbarea distribuțiilor de date pe măsură ce instruirea progresează, ceea ce îl face mai robust și mai eficient [1] [5].
3. Eliminarea dependenței de date istorice: cuantificarea întârziată necesită de obicei stocarea datelor istorice pentru a determina valorile maxime pentru scalare. În schimb, cuantificarea online elimină această necesitate prin calcularea factorilor de scalare din zbor, ceea ce simplifică cadrul și reduce cerințele de memorie [1] [5].
4. Precizie îmbunătățită: Prin ajustarea dinamică a nivelurilor de cuantificare bazate pe datele curente, cuantificarea online poate menține o precizie mai mare și poate reduce erorile asociate cu metodele de cuantificare statice sau întârziate. Acest lucru este deosebit de important în modele precum Deepseek-V3, unde menținerea preciziei este crucială pentru obținerea performanței de ultimă generație [1] [5].
5. Procesul de instruire simplificat: cuantificarea online simplifică procesul de instruire prin eliminarea necesității factorilor de scalare pre-calculați. Această simplificare poate duce la timpi de instruire mai rapide și la reducerea cheltuielilor de calcul în comparație cu metodele care necesită pași suplimentari pentru cuantificare [1] [5].
În rezumat, cuantificarea online în Deepseek-V3 oferă o abordare mai adaptativă, mai eficientă și mai precisă a cuantificării în comparație cu metodele întârziate, care se bazează pe datele istorice pre-calculate sau istorice. Această abordare dinamică îmbunătățește performanța modelului și simplifică procesul său de formare.
Citări:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
]
[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