Spletna kvantizacija v Deepseek-V3 se v več ključnih vidikih bistveno razlikuje od zamude kvantizacije:
1. Dinamični faktorji skaliranja: Spletna kvantizacija dinamično izračuna faktorje skaliranja za vsak 1x128 aktivacijski ploščice ali 128x128 blok teže med treningom. Ta pristop zagotavlja, da je kvantizacija prilagojena specifičnim podatkom, ki se obdelujejo na vsakem koraku, kar pomaga zmanjšati napake kvantizacije in izboljša natančnost modela [1] [5].
2. Prilagoditev v realnem času: Za razliko od zapoznele kvantizacije, ki se opira na zgodovinske največje vrednosti za določitev faktorjev skaliranja, se spletna kvantizacija prilagodi v realnem času. To pomeni, da se model lahko prilagodi spreminjanju porazdelitve podatkov, ko se usposabljanje napreduje, zaradi česar je bolj robusten in učinkovit [1] [5].
3. Odprava zgodovinske odvisnosti od podatkov: Zakasnjena kvantizacija običajno zahteva shranjevanje zgodovinskih podatkov, da se določi največje vrednosti za skaliranje. Nasprotno pa spletna kvantizacija to potrebo odpravlja z izračunom faktorjev skaliranja med muho, kar poenostavi okvir in zmanjšuje zahteve pomnilnika [1] [5].
4. Izboljšana natančnost: z dinamično prilagajanjem ravni kvantizacije na podlagi trenutnih podatkov lahko spletna kvantizacija ohrani večjo natančnost in zmanjša napake, povezane s statičnimi ali zapoznelimi kvantizacijskimi metodami. To je še posebej pomembno pri modelih, kot je Deepseek-V3, kjer je ohranjanje natančnosti ključnega pomena za doseganje najsodobnejših uspešnosti [1] [5].
5. Poenostavljen postopek usposabljanja: Spletna kvantizacija racionalizira postopek usposabljanja z odstranitvijo potrebe po vnaprej upoštevanih faktorjih skaliranja. Ta poenostavitev lahko privede do hitrejših časov treninga in zmanjšanih računskih režijskih stroškov v primerjavi z metodami, ki zahtevajo dodatne korake za kvantizacijo [1] [5].
Če povzamemo, spletna kvantizacija v Deepseek-V3 ponuja bolj prilagodljiv, učinkovit in natančen pristop k kvantizaciji v primerjavi z zapoznelimi metodami, ki se opirajo na vnaprejšnje ali zgodovinske podatke. Ta dinamični pristop izboljšuje delovanje modela in poenostavlja njegov postopek usposabljanja.
Navedbe:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studing-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-ress-and-crippled-wardware/
[4] https://stratechhery.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_weightes.md