DeepSeek原生稀疏注意力机制：LLM长文本处理的突破性进展

DeepSeek近日发布了其最新的研究成果——原生稀疏注意力机制（NSA），这项技术有望显著提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时保持高效的计算效率。

现有的大型语言模型(LLM)在处理长文本时面临着巨大的挑战，传统注意力机制的计算复杂度会随着序列长度的平方级增长，导致计算成本高昂和延迟增加。稀疏注意力机制被认为是解决这一问题的关键途径，而DeepSeek的NSA机制正是这一方向上的重要突破。

NSA的核心亮点在于其动态分层稀疏策略，它结合了粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，既能保证模型对全局上下文的理解，又能兼顾局部信息的精确性。此外，NSA还进行了算术强度平衡的算法设计和硬件优化，并支持端到端训练，使得其在训练和推理阶段都能保持高效，并且不会牺牲模型性能。

实验结果表明，使用NSA预训练的模型在性能上不仅没有下降，反而超越了全注意力模型，尤其是在处理64k长度序列时，其在解码、前向传播和反向传播等各个阶段的速度提升最高可达11.6倍。

与现有稀疏注意力方法相比，NSA克服了推理效率“假象”和可训练稀疏性“神话”的问题。许多现有方法只在推理阶段应用稀疏性，或者引入不可微的离散操作，影响了模型的性能和训练效率。而NSA通过分层Token建模和并行注意力分支（压缩注意力、选择注意力和滑动窗口注意力），并结合门控机制和硬件优化的内核，有效解决了这些问题。

总而言之，DeepSeek的NSA技术为长文本建模带来了显著的提升，其硬件友好型设计和训推一体化特性使其在实际应用中更具优势，有望推动下一代LLM在长文本处理领域的应用落地。

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