Квантование онлайн в DeepSeek-V3 значительно отличается от задержки квантования в нескольких ключевых аспектах:
1. Динамические коэффициенты масштабирования: онлайн -квантование расчета коэффициентов масштабирования динамически для каждой плитки активации 1x128 или веса 128x128 во время тренировок. Этот подход гарантирует, что квантование адаптировано к конкретным данным, обрабатываемым на каждом этапе, что помогает минимизировать ошибки квантования и повышать точность модели [1] [5].
2. Адаптация в реальном времени: в отличие от отсроченного квантования, которая опирается на исторические максимальные значения для определения коэффициентов масштабирования, квантование онлайн в режиме реального времени. Это означает, что модель может приспособиться к изменению распределения данных по мере развития обучения, что делает ее более надежным и эффективным [1] [5].
3. Устранение исторической зависимости данных: отсроченное квантование обычно требует хранения исторических данных для определения максимальных значений для масштабирования. Напротив, онлайн -квантизация устраняет эту потребность, вычисляя коэффициенты масштабирования на лету, что упрощает структуру и уменьшает требования к памяти [1] [5].
4. Повышенная точность: динамически корректируя уровни квантования на основе текущих данных, квантование в Интернете может поддерживать более высокую точность и уменьшить ошибки, связанные со статическими или отсроченными методами квантования. Это особенно важно в таких моделях, как DeepSeek-V3, где поддержание точности имеет решающее значение для достижения современной производительности [1] [5].
5. Упрощенный процесс обучения: онлайн-квантование упрощает процесс обучения, удаляя необходимость предварительно вычисленных коэффициентов масштабирования. Это упрощение может привести к более быстрому обучению и снижению вычислительных накладных расходов по сравнению с методами, которые требуют дополнительных этапов для квантования [1] [5].
Таким образом, квантование онлайн в DeepSeek-V3 предлагает более адаптивный, эффективный и точный подход к квантованию по сравнению с задержкой методов, которые основаны на предварительно вычисленных или исторических данных. Этот динамический подход повышает производительность модели и упрощает его обучающий процесс.
Цитаты:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-ideepseek-myths-studing-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-an-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