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DeepSeek發(fā)布NSA技術(shù),硬件對齊稀疏注意力加速推理降成本

   時間:2025-02-18 18:16 來源:ITBEAR作者:朱天宇

DeepSeek公司近期宣布了一項技術(shù)創(chuàng)新,正式推出了名為NSA(Native Sparse Attention)的新型稀疏注意力機制。這一機制專為超快速長上下文訓(xùn)練與推理設(shè)計,實現(xiàn)了硬件對齊與原生可訓(xùn)練性。

NSA的核心組成部分別具一格,涵蓋了動態(tài)分層稀疏策略、粗粒度token壓縮以及細(xì)粒度token選擇。這些組件的協(xié)同作用,使得NSA在提升性能的同時,也優(yōu)化了現(xiàn)代硬件設(shè)計。

據(jù)DeepSeek官方介紹,NSA機制不僅能夠加速推理過程,顯著降低預(yù)訓(xùn)練成本,而且在性能上并未做出妥協(xié)。在通用基準(zhǔn)測試、長上下文任務(wù)以及基于指令的推理場景中,NSA的表現(xiàn)與全注意力模型相比,要么相當(dāng),要么更勝一籌。

這一創(chuàng)新技術(shù)的推出,對于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域而言無疑是一個重大突破。通過優(yōu)化硬件設(shè)計與訓(xùn)練效率,NSA為大規(guī)模語言模型的應(yīng)用開辟了新路徑,使得長上下文處理和快速推理成為可能。

DeepSeek還提供了關(guān)于NSA機制的詳細(xì)論文鏈接,供相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和開發(fā)者深入了解和探索。

 
 
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