Tiešsaistes kvantēšana DeepSEEK-V3 ievērojami atšķiras no aizkavētas kvantēšanas vairākos galvenajos aspektos:
1. Šī pieeja nodrošina, ka kvantēšana tiek pielāgota īpašajiem datiem, kas tiek apstrādāti katrā posmā, kas palīdz samazināt kvantēšanas kļūdas un uzlabo modeļa precizitāti [1] [5].
2. Adaptācija reāllaikā: Atšķirībā no novēlotas kvantēšanas, kas balstās uz vēsturiskām maksimālajām vērtībām, lai noteiktu mērogošanas koeficientu, tiešsaistes kvantēšana pielāgojas reāllaikā. Tas nozīmē, ka modelis var pielāgoties mainīgajam datu sadalījumam, treniņam progresējot, padarot to izturīgāku un efektīvāku [1] [5].
3. Vēsturisko datu atkarības novēršana: Kavētās kvantitatīvās kvantitatīvās darbības parasti ir nepieciešams saglabāt vēsturiskos datus, lai noteiktu maksimālās mērogošanas vērtības. Turpretī tiešsaistes kvantēšana novērš šo vajadzību, aprēķinot mērogošanas faktorus lidojumā, kas vienkāršo sistēmu un samazina atmiņas prasības [1] [5].
4. Uzlabota precizitāte: dinamiski pielāgojot kvantēšanas līmeņus, pamatojoties uz pašreizējiem datiem, tiešsaistes kvantēšana var saglabāt augstāku precizitāti un samazināt kļūdas, kas saistītas ar statiskām vai aizkavētām kvantēšanas metodēm. Tas ir īpaši svarīgi tādos modeļos kā DeepSEEK-V3, kur precizitātes saglabāšana ir būtiska, lai sasniegtu vismodernāko sniegumu [1] [5].
5. Vienkāršots apmācības process: tiešsaistes kvantēšana racionalizē apmācības procesu, noņemot nepieciešamību pēc iepriekš aprēķinātiem mērogošanas faktoriem. Šī vienkāršošana var izraisīt ātrāku apmācības laiku un samazināt skaitļošanas pieskaitāmās izmaksas, salīdzinot ar metodēm, kurām ir nepieciešami papildu soļi kvantēšanai [1] [5].
Rezumējot, tiešsaistes kvantēšana DeepSEEK-V3 piedāvā adaptīvāku, efektīvāku un precīzāku pieeju kvantēšanai, salīdzinot ar aizkavētām metodēm, kuras paļaujas uz iepriekš aprēķinātiem vai vēsturiskiem datiem. Šī dinamiskā pieeja uzlabo modeļa veiktspēju un vienkāršo tā apmācības procesu.
Atsauces:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniqueweaway
[2] https://creativeStrategies.com/dispelling-depseek-myths-studying-v3/
.
[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_weight.md