Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Чим онлайн-квантування відрізняється від затримки квантування в DeepSeek-V3


Чим онлайн-квантування відрізняється від затримки квантування в DeepSeek-V3


Онлайн квантування в DeepSeek-V3 значно відрізняється від затримки квантування в декількох ключових аспектах:

1. Динамічні коефіцієнти масштабування: Онлайн квантування розраховує коефіцієнти масштабування динамічно для кожної плитки активації 1x128 або ваги 128х128 під час тренувань. Цей підхід гарантує, що квантування пристосоване до конкретних даних, що обробляються на кожному кроці, що допомагає мінімізувати помилки квантування та покращує точність моделі [1] [5].

2. Адаптація в режимі реального часу: На відміну від затримки квантування, що спирається на історичні максимальні значення для визначення факторів масштабування, онлайн-квантування адаптується в режимі реального часу. Це означає, що модель може пристосуватися до зміни розподілу даних у міру просування тренінгу, що робить її більш надійною та ефективною [1] [5].

3. Усунення історичної залежності від даних: Затримка квантування, як правило, вимагає зберігання історичних даних для визначення максимальних значень для масштабування. На відміну від цього, квантування в Інтернеті виключає цю потребу, обчислюючи фактори масштабування на ходу, що спрощує рамки та зменшує вимоги до пам'яті [1] [5].

201 Це особливо важливо в таких моделях, як DeepSeek-V3, де підтримка точності має вирішальне значення для досягнення сучасних показників [1] [5].

5. Спрощене навчальний процес: Інтернет-квантування впорядковує навчальний процес, усунувши необхідність попередньо обчислених факторів масштабування. Це спрощення може призвести до більш швидкого часу навчання та скорочення обчислювальних накладних витрат порівняно з методами, які потребують додаткових кроків для квантування [1] [5].

Підсумовуючи, що онлайн-квантування в DeepSeek-V3 пропонує більш адаптивний, ефективний та точний підхід до квантування порівняно з затримкою методів, які покладаються на попередньо обчислені або історичні дані. Цей динамічний підхід підвищує продуктивність моделі та спрощує її навчальний процес.

Цитати:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrateys.com/dispelling-deepseek-myths-studing-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-criped-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_wights.md