Veebipõhine kvantifitseerimine DeepSEEK-V3-s erineb märkimisväärselt hilinenud kvantifitseerimisest mitmes põhiaspektis:
1. dünaamilised skaleerimisfaktorid: veebipõhine kvantimine arvutab skaleerimistegurid dünaamiliselt iga 1x128 aktiveerimise plaadi või 128x128 kaaluploki jaoks treeningu ajal. See lähenemisviis tagab, et kvantimine on kohandatud igas etapis töödeldavatele konkreetsetele andmetele, mis aitab minimeerida kvantimisvigu ja parandab mudeli täpsust [1] [5].
2. reaalajas kohanemine: erinevalt hilinenud kvantifitseerimisest, mis tugineb skaleerimistegurite määramiseks ajaloolistele maksimaalsetele väärtustele, on veebipõhine kvantifitseerimine reaalajas. See tähendab, et mudel saab koolituse edenedes kohaneda andmejaotuse muutumisega, muutes selle tugevamaks ja tõhusamaks [1] [5].
3. Ajalooliste andmete sõltuvuse kõrvaldamine: hilinenud kvantimine nõuab tavaliselt ajalooliste andmete hoidmist, et määrata maksimaalsed skaleerimise väärtused. Seevastu veebipõhine kvantifitseerimine välistab selle vajaduse, arvutades lennult mastaabifaktoreid, mis lihtsustab raamistikku ja vähendab mäluvajadusi [1] [5].
4. Täiustatud täpsus: reguleerides dünaamiliselt kvantimistasemeid praeguste andmete põhjal võib veebipõhine kvantimine säilitada suuremat täpsust ja vähendada staatiliste või hilinenud kvantimismeetoditega seotud vigu. See on eriti oluline sellistes mudelites nagu Deepseek-V3, kus nüüdisaegse jõudluse saavutamiseks on ülioluline täpsuse säilitamine [1] [5].
5. Lihtsustatud koolitusprotsess: veebipõhine kvantifitseerimine lihtsustab treeningprotsessi, eemaldades vajaduse eelnevalt arvestatavate skaleerimistegurite järele. See lihtsustamine võib viia kiirema treeninguaega ja vähendada arvutuslikku üldkulu võrreldes meetoditega, mis vajavad kvantifitseerimiseks täiendavaid samme [1] [5].
Kokkuvõtlikult pakub DeepSEEK-V3 veebipõhine kvantifitseerimine adaptiivsemat, tõhusamat ja täpsemat lähenemisviisi kvantimisele võrreldes hilinenud meetoditega, mis tuginevad eelkommunikatsioonile või ajaloolisele andmetele. See dünaamiline lähenemisviis suurendab mudeli jõudlust ja lihtsustab treeningprotsessi.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://stratechary.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_weelights.md