Deepseek团队的新突破：NSA（Native Sparse Attention）

在最新的动态中，Deepseek的官方账户刚刚发布了一篇令人振奋的论文，探讨了在下一代语言模型中进行长上下文建模的重要性。这一研究揭示了传统标准注意力机制在计算成本上所面临的挑战💰。

NSA的创新之旅

为了解决上述问题，Deepseek团队提出了一种革命性的稀疏注意力机制——NSA（Native Sparse Attention）。这一机制结合了算法创新与硬件对齐优化，旨在实现更高效的长上下文建模[哇R]。NSA采用了动态分层稀疏策略，结合粗粒度令牌压缩与细粒度令牌选择，从而在保持全局上下文意识的同时，确保局部精度[暗中观察R]。

性能提升的奇迹

值得注意的是，NSA并没有以牺牲性能为代价来换取更快的速度和更低的计算成本。相反，采用NSA架构后，模型的表现更为出色⬇️。在通用基准测试、长上下文任务以及基于指令的推理任务中，NSA取得了与全注意力模型相当或更佳的性能[大笑R]。

此外，在解码、前向传播和反向传播阶段，NSA也实现了比全注意力模型更快的处理速度，尤其是在面对长序列的任务时，表现尤为突出[派对R]。

我的观点

个人认为，NSA的创新与之前的MLA和GRPO等技术突破不相上下，显示了深度学习领域内不断创新的活力。

未来展望

不过，关于NSA的开源计划仍未可知，不禁引发了使用者的好奇——这一强大工具是否会与大众分享呢？[doge][doge][doge]

如果你也对这一进展感兴趣，何不动动手指，点个关注呢？#ai #机器学习 #AI #深度学习 #大模型 #人工智能 #deepseek #互联网大厂 #计算机 #chatgpt @科技薯