Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon 在线量化与DeepSeek-V3中的延迟量化有何不同


在线量化与DeepSeek-V3中的延迟量化有何不同


DeepSeek-V3中的在线量化与几个关键方面的延迟量化有显着不同:

1。动态缩放因子:在线量化在训练过程中动态计算每个1x128激活图或128x128重量块的缩放因子。这种方法确保量化是针对每个步骤处理的特定数据量身定制的,这有助于最大程度地减少量化误差并提高模型的准确性[1] [5]。

2。实时适应:与延迟的量化不同,该量化依赖于历史最大值来确定缩放因素,在线量化实时适应。这意味着该模型可以随着培训的进展而适应不断变化的数据分布,从而使其更加稳健和高效[1] [5]。

3.消除历史数据依赖性:延迟量化通常需要存储历史数据以确定缩放的最大值。相比之下,在线量化可以通过即时计算缩放因素来消除这种需求,从而简化框架并减少内存要求[1] [5]。

4。提高精度:通过基于当前数据动态调整量化水平,在线量化可以保持更高的精度并减少与静态或延迟量化方法相关的错误。这在诸如DeepSeek-v3之类的模型中尤其重要,在此模型中,保持精度对于实现最新性能至关重要[1] [5]。

5。简化的培训过程:在线量化通过消除需要预先计算的比例因素来简化培训过程。与需要量化其他步骤的方法相比,这种简化可以导致更快的训练时间和减少的计算开销[1] [5]。

总而言之,与延迟的方法相比,DeepSeek-V3中的在线量化提供了一种更具适应性,高效和准确的量化方法,这些方法依赖于预先计算或历史数据。这种动态方法可以增强模型的性能并简化其训练过程。

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