DeepSeek V3.2にdense attentionを適用すると性能が落ちる？

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで話題になっている投稿「Running DeepSeek V3.2 with dense attention (like in llama.cpp) makes it a bit dumber」を紹介します。要約すると、llama.cppのようにdense attentionを有効にすると、DeepSeek V3.2の性能が若干低下したというユーザー報告です。コメント欄では、実装方法やキャリブレーションデータセットの影響、実際のベンチマークスコアの変化などについて議論が交わされています。元の投稿はこちら: この現象についてどう思いますか？

[名無しさん]

dense attentionって本当に意味あるのかね？Mixture of Expertsだとスパースな構造が効いてるんだろうし、無理に密にすると逆効果ってのも分かる

[名無しさん]

でもllama.cppでdense attention使うと速度上がるって話もあるし、トレードオフじゃない？

[名無しさん]

実際に自分で試してみたけど、コード生成の精度が確かに落ちた気がする。ベンチマーク取ってないけど主観的にはね

[名無しさん]

どれくらいの差が出るんだろう。HumanEvalとかで比較してる人いない？

[名無しさん]

Redditのコメントだと、キャリブレーションデータセットが重要って話があった。適切に調整すれば改善するかも

[名無しさん]

DeepSeekのMoE構造を考慮すると、dense attentionは根本的に合わないんじゃないか？

[名無しさん]

でも公式が推奨してるわけじゃないし、コミュニティの実験段階だよね。自己責任でやる分には面白い

[名無しさん]

個人的には、速度向上よりも精度維持の方が大事だから、dense attentionは使わないな

[名無しさん]

逆に、速度重視で多少の品質低下なら許容するって人もいるだろうね。用途次第

[名無しさん]

llama.cppの実装がまだ最適化されてない可能性もあるから、今後に期待

[名無しさん]

確かに。llama.cppの開発も活発だし、そのうちdense attentionの性能も改善されるかも

[名無しさん]

それまではデフォルト設定で使うのが無難そうだな

[名無しさん]

そもそもDeepSeek V3.2ってそういう実験を前提としたモデルなのかね？ドキュメント見てもdense attentionの話は出てこないし

[投稿者]

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