Kuantisasi online di Deepseek-V3 berbeda secara signifikan dari kuantisasi tertunda dalam beberapa aspek utama:
1. Faktor penskalaan dinamis: Kuantisasi online menghitung faktor penskalaan secara dinamis untuk setiap ubin aktivasi 1x128 atau blok berat 128x128 selama pelatihan. Pendekatan ini memastikan bahwa kuantisasi disesuaikan dengan data spesifik yang sedang diproses pada setiap langkah, yang membantu meminimalkan kesalahan kuantisasi dan meningkatkan akurasi model [1] [5].
2. Adaptasi real-time: Tidak seperti kuantisasi tertunda, yang bergantung pada nilai maksimum historis untuk menentukan faktor penskalaan, kuantisasi online beradaptasi secara real-time. Ini berarti bahwa model dapat menyesuaikan diri dengan mengubah distribusi data seiring berjalannya pelatihan, membuatnya lebih kuat dan efisien [1] [5].
3. Penghapusan ketergantungan data historis: Kuantisasi tertunda biasanya memerlukan menyimpan data historis untuk menentukan nilai maksimum untuk penskalaan. Sebaliknya, kuantisasi online menghilangkan kebutuhan ini dengan menghitung faktor penskalaan dengan cepat, yang menyederhanakan kerangka kerja dan mengurangi persyaratan memori [1] [5].
4. Peningkatan akurasi: Dengan menyesuaikan tingkat kuantisasi secara dinamis berdasarkan data saat ini, kuantisasi online dapat mempertahankan presisi yang lebih tinggi dan mengurangi kesalahan yang terkait dengan metode kuantisasi statis atau tertunda. Ini sangat penting dalam model seperti Deepseek-V3, di mana mempertahankan ketepatan sangat penting untuk mencapai kinerja canggih [1] [5].
5. Proses pelatihan yang disederhanakan: Kuantisasi online merampingkan proses pelatihan dengan menghapus kebutuhan untuk faktor penskalaan yang telah dikomputasi sebelumnya. Penyederhanaan ini dapat menyebabkan waktu pelatihan yang lebih cepat dan mengurangi overhead komputasi dibandingkan dengan metode yang memerlukan langkah -langkah tambahan untuk kuantisasi [1] [5].
Singkatnya, kuantisasi online di Deepseek-V3 menawarkan pendekatan yang lebih adaptif, efisien, dan akurat untuk kuantisasi dibandingkan dengan metode yang tertunda, yang mengandalkan data yang telah dikomputasi atau historis. Pendekatan dinamis ini meningkatkan kinerja model dan menyederhanakan proses pelatihannya.
Kutipan:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfSiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3.
[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