Định lượng trực tuyến trong DeepSeek-V3 khác biệt đáng kể so với lượng tử hóa bị trì hoãn ở một số khía cạnh chính:
1. Các yếu tố tỷ lệ động: Quant hóa trực tuyến tính toán các yếu tố tỷ lệ động cho mỗi ô kích hoạt 1x128 hoặc khối cân nặng 128x128 trong quá trình đào tạo. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng lượng tử hóa được điều chỉnh theo dữ liệu cụ thể được xử lý ở mỗi bước, giúp giảm thiểu các lỗi lượng tử hóa và cải thiện độ chính xác của mô hình [1] [5].
2. Thích ứng thời gian thực: Không giống như lượng tử hóa bị trì hoãn, dựa trên các giá trị tối đa lịch sử để xác định các yếu tố tỷ lệ, điều chỉnh lượng tử hóa trực tuyến trong thời gian thực. Điều này có nghĩa là mô hình có thể điều chỉnh để thay đổi phân phối dữ liệu khi tiến trình đào tạo, làm cho nó mạnh mẽ và hiệu quả hơn [1] [5].
3. Loại bỏ sự phụ thuộc dữ liệu lịch sử: Quant hóa bị trì hoãn thường yêu cầu lưu trữ dữ liệu lịch sử để xác định các giá trị tối đa để chia tỷ lệ. Ngược lại, lượng tử hóa trực tuyến giúp loại bỏ nhu cầu này bằng cách tính toán các yếu tố tỷ lệ khi đang bay, giúp đơn giản hóa khung và giảm yêu cầu bộ nhớ [1] [5].
4. Độ chính xác được cải thiện: Bằng cách điều chỉnh động các mức lượng tử hóa dựa trên dữ liệu hiện tại, lượng tử hóa trực tuyến có thể duy trì độ chính xác cao hơn và giảm các lỗi liên quan đến các phương pháp lượng tử hóa tĩnh hoặc bị trì hoãn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các mô hình như Deepseek-V3, trong đó việc duy trì độ chính xác là rất quan trọng để đạt được hiệu suất hiện đại [1] [5].
5. Đơn giản hóa này có thể dẫn đến thời gian đào tạo nhanh hơn và giảm chi phí tính toán so với các phương pháp yêu cầu các bước bổ sung để lượng tử hóa [1] [5].
Tóm lại, lượng tử hóa trực tuyến trong DeepSeek-V3 cung cấp một cách tiếp cận thích nghi hơn, hiệu quả và chính xác hơn để định lượng so với các phương pháp bị trì hoãn, dựa trên dữ liệu lịch sử hoặc lịch sử được tính toán trước. Cách tiếp cận động này giúp tăng cường hiệu suất của mô hình và đơn giản hóa quá trình đào tạo của nó.
Trích dẫn:
[1] https://community.aws/content/2rJj1WkztSfYwVfsIibhWxeqMf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
.
.
[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