DeepSeek-V3/README_WEIGHTS_Turkish.md

DeepSeek-V3 Ağırlık Dosyası Dokümantasyonu

config.json İçindeki Yeni Alanlar

• model_type: Model türünü belirtir, bu sürümde deepseek_v3 olarak güncellenmiştir.
• num_nextn_predict_layers: Çoklu Token Tahmin (MTP) Modüllerinin sayısını belirtir. Açık kaynaklı V3 ağırlıkları 1 MTP Modülü içerir.
• quantization_config: FP8 kuantizasyonu için yapılandırmayı tanımlar.

---

Ağırlık Yapısı Genel Bakış

DeepSeek-V3 ağırlık dosyası iki ana bileşenden oluşur: Ana Model Ağırlıkları ve MTP Modülleri.

1. Ana Model Ağırlıkları

• Bileşenler:
  • Giriş/çıkış gömme katmanları ve toplam 61 Transformer gizli katmanı.
• Parametre Sayısı:
  • Toplam parametreler: 671B
  • Aktivasyon parametreleri: 36.7B (0.9B Gömme ve 0.9B Çıkış Kafası dahil).

Yapısal Detaylar

• Gömme Katmanı:
  • model.embed_tokens.weight
• Transformer Gizli Katmanları:
  • model.layers.0 - model.layers.60, toplamda num_hidden_layers katman.
• Çıkış Katmanı:
  • model.norm.weight
  • lm_head.weight

2. Çoklu Token Tahmin (MTP) Modülleri

• Bileşenler:
  • num_nextn_predict_layers alanı tarafından tanımlanan ek MTP Modülleri. Bu modelde değer 1 olarak ayarlanmıştır.
• Parametre Sayısı:
  • 11.5B benzersiz parametre, (paylaşılan 0.9B Gömme ve 0.9B Çıkış Kafası hariç).
  • Aktivasyon parametreleri: 2.4B (paylaşılan 0.9B Gömme ve 0.9B Çıkış Kafası dahil).

Yapısal Detaylar

• embed_tokens: Ana Model ağırlıklarının Gömme katmanı ile parametreleri paylaşır.
• enorm & hnorm: Spekülatif kod çözme için gerekli olan RMSNorm parametreleri.
• eh_proj: Norm sonuçları üzerinde boyut indirgeme projeksiyon parametreleri.
• Ek Transformer Gizli Katmanı:
  • model.layers.61.self_attn & mlp (Ana Model gizli katmanlarıyla aynı yapıdadır).
• shared_head: Ana Model ağırlıklarının Çıkış Kafası ile parametreleri paylaşır.

---

Yükleme Kuralları

• Ana Model Ağırlıkları: config.json içindeki num_hidden_layers parametresi kullanılarak yüklenir.
• MTP Modülleri: num_nextn_predict_layers parametresi ile yüklenir ve katman kimlikleri Ana Model gizli katmanlarından hemen sonra eklenir. Örneğin:
  • Eğer num_hidden_layers = 61 ve num_nextn_predict_layers = 1 ise, MTP Modülünün katman kimliği 61 olur.

---

FP8 Ağırlık Dokümantasyonu

DeepSeek-V3, 128x128 blok ölçeklendirmesiyle FP8 ağırlık formatını yerel olarak destekler.

FP8 Yapılandırması

FP8 ağırlık dosyası, kuantizasyon yöntemini tanımlayan bir quantization_config alanı içerir. Örnek yapılandırma aşağıda verilmiştir:

"quantization_config": {
  "activation_scheme": "dynamic",
  "fmt": "e4m3",
  "quant_method": "fp8",
  "weight_block_size": [128, 128]
}

• Kuantizasyon Formatı:
  • Format türü: fp8 ve e4m3 (karşılığı torch.float8_e4m3fn).
  • Ağırlık blok boyutu: 128x128.
• Aktivasyon Kuantizasyon Şeması:
  • Dinamik aktivasyon kuantizasyonu kullanır (dynamic).

De-kuantizasyon Yöntemi

FP8 ağırlık dosyası, her ağırlık bloğu için de-kuantizasyon ölçeğini depolayan weight_scale_inv alanını içerir.

• Depolama Formatı: float32 Tensor, ağırlık verileriyle birlikte saklanır.
• De-kuantizasyon Formülü:
  • Ağırlık bloğu 128’e hizalanmamışsa, önce 128’e sıfır dolgu yapılır, ardından ölçek hesaplanır. Kuantizasyondan sonra dolgu kısmı kaldırılır.
  • De-kuantizasyon işlemi şu şekilde gerçekleştirilir: (128x128 ağırlık bloğu) * weight_scale_inv.

FP8 ağırlıklarının de-kuantizasyonu sayesinde, çalışma zamanı işlemleri token başına 128 kanal granülerliği ile çevrimiçi kuantizasyona olanak tanır.

---

Bu çeviri, hem teknik doğruluğu hem de Markdown uyumluluğunu koruyarak çevrilmiştir.
@can-deliktas