Online-kvantisering i Deepseek-V3 skiljer sig signifikant från försenad kvantisering i flera viktiga aspekter:
1. Dynamiska skalningsfaktorer: Kvantisering på nätet beräknar skalningsfaktorer dynamiskt för varje 1x128 aktiveringskakel eller 128x128 viktblock under träning. Detta tillvägagångssätt säkerställer att kvantiseringen är anpassad till de specifika data som behandlas vid varje steg, vilket hjälper till att minimera kvantiseringsfel och förbättra modellnoggrannheten [1] [5].
2. Anpassning av realtid: Till skillnad från försenad kvantisering, som förlitar sig på historiska maximala värden för att bestämma skalningsfaktorer, anpassar kvantiseringen online i realtid. Detta innebär att modellen kan anpassa sig till att ändra datapributioner när träningen fortskrider, vilket gör den mer robust och effektivt [1] [5].
3. Eliminering av historiskt databeroende: Försenad kvantisering kräver vanligtvis lagring av historiska data för att bestämma de maximala värdena för skalning. Däremot eliminerar online -kvantisering detta behov genom att beräkna skalningsfaktorer i farten, vilket förenklar ramverket och minskar minneskraven [1] [5].
4. Förbättrad noggrannhet: Genom dynamiskt justering av kvantiseringsnivåer baserade på aktuella data kan online -kvantisering upprätthålla högre precision och minska fel associerade med statiska eller försenade kvantiseringsmetoder. Detta är särskilt viktigt i modeller som Deepseek-V3, där upprätthållande av precision är avgörande för att uppnå modernaste prestanda [1] [5].
5. Förenklad träningsprocess: Kvantisering av online strömlinjeformar träningsprocessen genom att ta bort behovet av förputerade skalningsfaktorer. Denna förenkling kan leda till snabbare träningstider och reducerad beräkningskostnad jämfört med metoder som kräver ytterligare steg för kvantisering [1] [5].
Sammanfattningsvis erbjuder online-kvantisering i Deepseek-V3 en mer adaptiv, effektiv och exakt strategi för kvantisering jämfört med försenade metoder, som förlitar sig på förputerade eller historiska data. Denna dynamiska strategi förbättrar modellens prestanda och förenklar sin träningsprocess.
Citeringar:
]
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-i
[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