Az online kvantálás a mély-V3-ban szignifikánsan különbözik a késleltetett kvantálástól több kulcsfontosságú szempontból:
1. Dinamikus méretezési tényezők: Az online kvantálás dinamikusan kiszámítja a skálázási tényezőket minden 1x128 aktivációs csempe vagy 128x128 súlyblokkra az edzés során. Ez a megközelítés biztosítja, hogy a kvantálást az egyes lépésekben feldolgozott specifikus adatokhoz igazítsák, ami elősegíti a kvantálási hibák minimalizálását és javítja a modell pontosságát [1] [5].
2. Valós idejű adaptáció: A késleltetett kvantálással ellentétben, amely a történelmi maximális értékekre támaszkodik a skálázási tényezők meghatározására, az online kvantálódás valós időben alkalmazkodik. Ez azt jelenti, hogy a modell az edzés előrehaladtával képes alkalmazkodni az adat -eloszlások megváltoztatásához, robusztusabbá és hatékonyabbá téve [1] [5].
3. A történelmi adatok függőségének kiküszöbölése: A késleltetett kvantálás általában a történeti adatok tárolására van szükség a skálázás maximális értékeinek meghatározása érdekében. Ezzel szemben az online kvantálás kiküszöböli ezt a szükségletet azáltal, hogy a méretezési tényezőket menet közben kiszámítja, ami egyszerűsíti a keretet és csökkenti a memóriaigényt [1] [5].
4. Javított pontosság: A kvantálási szintek dinamikus beállításával a jelenlegi adatok alapján az online kvantálás fenntarthatja a nagyobb pontosságot és csökkentheti a statikus vagy késleltetett kvantálási módszerekkel kapcsolatos hibákat. Ez különösen fontos olyan modellekben, mint a DeepSeek-V3, ahol a pontosság fenntartása elengedhetetlen a legkorszerűbb teljesítmény eléréséhez [1] [5].
5. Egyszerűsített képzési folyamat: Az online kvantálás korszerűsíti a képzési folyamatot az előre kiszámított méretezési tényezők szükségességének megszüntetésével. Ez az egyszerűsítés gyorsabb edzési időket és csökkentett számítási általános költségeket eredményezhet, összehasonlítva azokkal a módszerekkel, amelyek további lépéseket igényelnek a kvantáláshoz [1] [5].
Összefoglalva: az online kvantálás a DeepSeek-V3-ban adaptívabb, hatékonyabb és pontosabb megközelítést kínál a kvantáláshoz, összehasonlítva a késleltetett módszerekkel, amelyek előre kiszámított vagy történelmi adatokra támaszkodnak. Ez a dinamikus megközelítés javítja a modell teljesítményét és egyszerűsíti az edzési folyamatot.
Idézetek:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-deepseek-v3?lang=en=en
[2] https://creativestrategies.com/dispelling-deepseek-myths-studying-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-al-model-on-a-lot-llent-llent-llent--llent-d-crippled-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