Deepseek-V3'teki çevrimiçi nicemleme, birkaç temel açıdan gecikmeli nicemlemeden önemli ölçüde farklıdır:
1. Dinamik ölçeklendirme faktörleri: Çevrimiçi nicemleme, eğitim sırasında her 1x128 aktivasyon karo veya 128x128 ağırlık bloğu için ölçeklendirme faktörlerini dinamik olarak hesaplar. Bu yaklaşım, nicemlemenin her aşamada işlenen belirli verilere göre uyarlanmasını sağlar, bu da nicemleme hatalarını en aza indirmeye yardımcı olur ve model doğruluğunu geliştirir [1] [5].
2. Gerçek zamanlı adaptasyon: Ölçeklendirme faktörlerini belirlemek için geçmiş maksimum değerlere dayanan gecikmeli nicemlemenin aksine, çevrimiçi nicemleme gerçek zamanlı olarak uyum sağlar. Bu, modelin eğitim ilerledikçe veri dağılımlarına uyum sağlayabileceği ve daha sağlam ve verimli hale getirebileceği anlamına gelir [1] [5].
3. Tarihsel veri bağımlılığının ortadan kaldırılması: Gecikmeli nicemleme tipik olarak, ölçeklendirme için maksimum değerleri belirlemek için geçmiş verilerin depolanmasını gerektirir. Buna karşılık, çevrimiçi nicemleme, anında ölçeklendirme faktörlerini hesaplayarak bu ihtiyacı ortadan kaldırır, bu da çerçeveyi basitleştirir ve bellek gereksinimlerini azaltır [1] [5].
4. Geliştirilmiş doğruluk: Mevcut verilere göre nicemleme seviyelerini dinamik olarak ayarlayarak, çevrimiçi nicemleme daha yüksek hassasiyeti koruyabilir ve statik veya gecikmiş nicemleme yöntemleriyle ilişkili hataları azaltabilir. Bu, özellikle son teknoloji ürünü performansa ulaşmak için hassasiyetin korunması çok önemli olduğu Deepseek-V3 gibi modellerde özellikle önemlidir [1] [5].
5. Basitleştirilmiş eğitim süreci: Çevrimiçi nicemleme, önceden hesaplanmış ölçeklendirme faktörlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak eğitim sürecini kolaylaştırmaktadır. Bu sadeleştirme, nicemleme için ek adımlar gerektiren yöntemlere kıyasla daha hızlı eğitim sürelerine ve hesaplama yükünün azalmasına yol açabilir [1] [5].
Özetle, Deepseek-V3'teki çevrimiçi nicemleme, önceden hesaplanmış veya tarihsel verilere dayanan gecikmeli yöntemlere kıyasla nicemlemeye daha uyarlanabilir, verimli ve doğru bir yaklaşım sunar. Bu dinamik yaklaşım modelin performansını artırır ve eğitim sürecini basitleştirir.
Alıntılar:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniquewaveys-from-depseek-v3?lang=en
[2] https://creativestrationies.com/dispelling-deepseek-myths-studing-v3/
[3] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-daid-depseek-train-i-a-a-model-on--lot- ve ronpled-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