Internetinis kvantizavimas „Deepseek-V3“ labai skiriasi nuo atidėto kvantizavimo keliais pagrindiniais aspektais:
1. Dinaminiai mastelio keitimo veiksniai: Internetinis kvantizavimas apskaičiuoja mastelio keitimo koeficientus dinamiškai kiekvienam 1x128 aktyvacijos plytelėms arba 128x128 svorio blokui treniruotės metu. Šis požiūris užtikrina, kad kiekybinis nustatymas būtų pritaikytas kiekvienam etapui apdorojami konkretūs duomenys, o tai padeda sumažinti kiekybinės klaidas ir pagerina modelio tikslumą [1] [5].
2. Realiojo laiko adaptacija: skirtingai nuo atidėto kvantalizacijos, kuri remiasi istorinėmis maksimaliomis vertėmis, kad nustatytų mastelio veiksnius, internetinis kvantizavimas prisitaiko realiuoju laiku. Tai reiškia, kad modelis gali prisitaikyti prie kintančių duomenų pasiskirstymo progresuojant, todėl jis tampa tvirtesnis ir efektyvesnis [1] [5].
3. Priklausomybės nuo istorinių duomenų pašalinimui: atidėtam kiekybei paprastai reikia saugoti istorinius duomenis, kad būtų galima nustatyti maksimalias mastelio keitimo vertes. Priešingai, internetinis kiekybinis nustatymas pašalina šį poreikį apskaičiuojant mastelio keitimo faktorius skrendant, o tai supaprastina sistemą ir sumažina atminties reikalavimus [1] [5].
4. Patobulintas tikslumas: dinamiškai koreguojant kvantizavimo lygius, pagrįstus dabartiniais duomenimis, internetinis kvantizavimas gali išlaikyti aukštesnį tikslumą ir sumažinti klaidas, susijusias su statiniais ar atidėtais kiekybinio kiekio metodais. Tai ypač svarbu tokiuose modeliuose kaip „Deepseek-V3“, kai tikslumas yra labai svarbus norint pasiekti moderniausius rezultatus [1] [5].
5. Supaprastintas mokymo procesas: Internetinis kvantizavimas supaprastina mokymo procesą, pašalinant poreikį iš anksto apskaičiuoti mastelio keitimo faktoriai. Šis supaprastinimas gali sukelti greitesnį treniruotės laiką ir sumažinti skaičiavimo pridėtines išlaidas, palyginti su metodais, kuriems reikalingi papildomi kvantizavimo veiksmai [1] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad internetinis kiekybinis kiekis „Deepseek-V3“ siūlo adaptyvesnį, efektyvesnį ir tikslesnį kiekį kiekybiškai, palyginti su atidėtais metodais, kurie priklauso nuo iš anksto apskaičiuotų ar istorinių duomenų. Šis dinaminis požiūris pagerina modelio našumą ir supaprastina jo mokymo procesą.
Citatos:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-akeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativeestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-dids-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-ocrippled-hardware/
[4] https://stratechery.com
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architcture
[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