การหาปริมาณออนไลน์แตกต่างจากปริมาณที่ล่าช้าใน Deepseek-V3 อย่างไร

1. ปัจจัยการปรับขนาดแบบไดนามิก: การหาปริมาณออนไลน์คำนวณปัจจัยการปรับสเกลแบบไดนามิกสำหรับแต่ละกระเบื้องเปิดใช้งาน 1x128 หรือบล็อกน้ำหนัก 128x128 ในระหว่างการฝึกอบรม วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการหาปริมาณนั้นได้รับการปรับให้เหมาะกับข้อมูลเฉพาะที่กำลังประมวลผลในแต่ละขั้นตอนซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดเชิงปริมาณและปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง [1] [5]

2. การปรับแบบเรียลไทม์: แตกต่างจากปริมาณที่ล่าช้าซึ่งขึ้นอยู่กับค่าสูงสุดในอดีตเพื่อกำหนดปัจจัยการปรับขนาดการปรับปริมาณออนไลน์จะปรับแบบเรียลไทม์ ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงการกระจายข้อมูลเมื่อการฝึกอบรมดำเนินไปทำให้มีความแข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพมากขึ้น [1] [5]

3. การกำจัดการพึ่งพาข้อมูลในอดีต: การหาปริมาณล่าช้ามักจะต้องจัดเก็บข้อมูลประวัติเพื่อกำหนดค่าสูงสุดสำหรับการปรับขนาด ในทางตรงกันข้ามการหาปริมาณออนไลน์ช่วยลดความต้องการนี้โดยการคำนวณปัจจัยการปรับสเกลได้ทันทีซึ่งทำให้เฟรมเวิร์กง่ายขึ้นและลดความต้องการหน่วยความจำ [1] [5]

4. ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง: โดยการปรับระดับปริมาณแบบไดนามิกตามข้อมูลปัจจุบันการหาปริมาณออนไลน์สามารถรักษาความแม่นยำที่สูงขึ้นและลดข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับวิธีการเชิงปริมาณแบบคงที่หรือล่าช้า สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในแบบจำลองเช่น Deepseek-V3 ซึ่งการรักษาความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบรรลุประสิทธิภาพที่ทันสมัย ​​[1] [5]

5. กระบวนการฝึกอบรมที่ง่ายขึ้น: การหาปริมาณออนไลน์ทำให้กระบวนการฝึกอบรมปรับปรุงโดยการขจัดความต้องการปัจจัยการปรับสเกลที่คำนวณล่วงหน้า การทำให้เข้าใจง่ายนี้สามารถนำไปสู่เวลาการฝึกอบรมที่เร็วขึ้นและลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการที่ต้องใช้ขั้นตอนเพิ่มเติมสำหรับการหาปริมาณ [1] [5]

โดยสรุปการหาปริมาณออนไลน์ใน Deepseek-V3 เสนอวิธีการปรับตัวที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้นในการหาปริมาณเมื่อเทียบกับวิธีการล่าช้าซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คำนวณล่วงหน้าหรือในอดีต วิธีการแบบไดนามิกนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลและทำให้กระบวนการฝึกอบรมง่ายขึ้น

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