DeepSeek最新论文：原生稀疏注意力
昨天，DeepSeek团队新发布一篇论文，介绍了一种新的注意力机制NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力机制)。DeepSeek创始人梁文锋现身论文著作者之中，在作者排名中位列倒数第二。论文大致内容如下：
长文本建模的重要性
在深度推理、代码生成和多轮对话等应用中，长文本建模显得尤为重要。然而，随着文本长度的增加，传统的注意力机制计算复杂度急剧上升，导致处理速度变慢，无法满足实际应用的需求。
稀疏注意力：效率与性能的平衡
稀疏注意力机制通过选择性地计算关键的查询-键对，减少了计算开销，同时尽可能保持模型性能。这种方法不仅提高了效率，还为模型处理更长文本提供了可能。
NSA的创新之处
算法创新：NSA通过动态层次化的稀疏策略，结合粗粒度的令牌压缩和细粒度的令牌选择，以保持全局上下文感知和局部精度。
硬件对齐优化：NSA通过算法设计优化，使得模型能够充分利用现代硬件（如Tensor Core）的能力，实现显著的速度提升。
端到端训练：NSA支持端到端训练，减少了预训练计算量，同时不牺牲模型性能。
NSA架构详解
NSA架构通过将键和值组织成时间块，并通过对三个注意力路径的处理来减少每个查询的计算量。这三条路径分别是：压缩的粗粒度令牌、选择性保留的细粒度令牌和滑动窗口用于局部上下文信息。这种设计使得NSA在处理长文本时能够更加高效。
实验结果：性能与效率的双赢
实验结果表明，使用NSA预训练的模型在各种基准测试中保持或超过了全注意力模型的性能。特别是在处理64k长度序列时，NSA在解码、前向传播和反向传播阶段都实现了显著的加速，证明了其在长文本处理中的效率优势。
总结
Native Sparse Attention技术为我们提供了一种新的视角，来解决大型语言模型在长文本处理中的效率问题。它不仅能够提高计算速度，还能够保持甚至提升模型的性能。通过高效的长序列处理能力，NSA使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或多轮对话(如千轮客服场景)，扩展了大语言模型在文档分析、代码生成、复杂推理等领域的应用边界。值得我们认真研读一下。
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