Kvantizácia online v Deepseek-V3 sa výrazne líši od oneskorenej kvantizácie v niekoľkých kľúčových aspektoch:
1. Dynamické faktory škálovania: Kvantizácia online vypočítava škálovacie faktory dynamicky pre každú aktivačnú dlaždicu 1x128 alebo váhový blok 128x128 počas tréningu. Tento prístup zaisťuje, že kvantizácia je prispôsobená špecifickým údajom spracovaným v každom kroku, čo pomáha minimalizovať chyby kvantizácie a zlepšuje presnosť modelu [1] [5].
2. Adaptácia v reálnom čase: Na rozdiel od oneskorenej kvantizácie, ktorá sa spolieha na historické maximálne hodnoty na určenie škálovacích faktorov, kvantizácia online sa prispôsobuje v reálnom čase. To znamená, že model sa môže v priebehu tréningu prispôsobiť zmene distribúcie údajov, čím sa robí robustnejší a efektívnejší [1] [5].
3. Eliminácia závislosti historických údajov: Oneskorená kvantizácia zvyčajne vyžaduje uloženie historických údajov na určenie maximálnych hodnôt škálovania. Naopak, kvantizácia online eliminuje túto potrebu výpočtom škálovacích faktorov za behu, čo zjednodušuje rámec a znižuje požiadavky na pamäť [1] [5].
4. Vylepšená presnosť: Dynamickým úpravou úrovní kvantizácie na základe súčasných údajov môže online kvantizácia udržiavať vyššiu presnosť a znížiť chyby spojené so statickými alebo oneskorenými metódami kvantizácie. Toto je obzvlášť dôležité v modeloch ako DeepSeek-V3, kde presnosť je rozhodujúce pre dosiahnutie najmodernejšej výkonnosti [1] [5].
5. Zjednodušený proces odbornej prípravy: Kvantizácia online zefektívňuje proces tréningu odstránením potreby vopred vypočítaných škálovacích faktorov. Toto zjednodušenie môže viesť k rýchlejším časom tréningu a k zníženiu výpočtových režijných nákladov v porovnaní s metódami, ktoré si vyžadujú ďalšie kroky na kvantizáciu [1] [5].
Stručne povedané, kvantizácia online v DeepSEEK-V3 ponúka adaptívnejší, efektívnejší a presnejší prístup k kvantizácii v porovnaní s oneskorenými metódami, ktoré sa spoliehajú na vopred vypočítané alebo historické údaje. Tento dynamický prístup zvyšuje výkonnosť modelu a zjednodušuje jeho tréningový proces.
Citácie:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfSiibHwxeqmf1/four-unique-takaways-from-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studingy-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-ale-lot-lot- --ssand-and-cripled-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