DeepSeek最新論文科普：物美價(jià)廉的超長上下文方案

原標(biāo)題：DeepSeek最新論文解讀：NSA，物美價(jià)廉的超長上下文方案
文章來源：Founder Park
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9054字

DeepSeek的Native Sparse Attention：高效且強(qiáng)大的稀疏注意力機(jī)制

本文解讀了DeepSeek最新論文“Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention”，該論文在Twitter上獲得百萬閱讀量，并被網(wǎng)友評(píng)價(jià)為“遠(yuǎn)超Grok 3”。DeepSeek致力于解決稀疏注意力機(jī)制的現(xiàn)有問題，并提出了一種名為NSA (Native Sparse Attention) 的全新方案。

1. 稀疏注意力機(jī)制及其挑戰(zhàn)

稀疏注意力機(jī)制模擬人類閱讀時(shí)“一目十行”的模式，只關(guān)注重點(diǎn)信息。然而，現(xiàn)有稀疏注意力方法存在三大缺陷：首先，多數(shù)只能用于推理階段，無法用于訓(xùn)練，限制了模型能力；其次，它們通常只專注于預(yù)填充或解碼階段，難以兼顧兩者；最后，它們與高效架構(gòu)（如GQA、MQA）的兼容性差。

2. DeepSeek的解決方案：NSA

DeepSeek的NSA方案旨在克服上述挑戰(zhàn)，它包含三個(gè)部分：Token Compression（壓縮塊）、Token Selection（選擇塊）和Sliding Window（滑動(dòng)窗口塊）。壓縮塊粗略計(jì)算所有注意力的分?jǐn)?shù)；選擇塊基于壓縮塊的結(jié)果，精確計(jì)算重點(diǎn)部分的注意力分?jǐn)?shù)；滑動(dòng)窗口塊則關(guān)注最近的Token。通過這種分塊策略，NSA實(shí)現(xiàn)了在訓(xùn)練和推理階段的全面應(yīng)用，并兼顧預(yù)填充和解碼。

3. NSA的性能提升

在27B參數(shù)的MoE架構(gòu)模型上，NSA將后向傳播速度提升6倍，前向傳播速度提升9倍，解碼速度提升11.6倍。更重要的是，它還提升了模型性能，在各種任務(wù)（包括超長上下文和推理任務(wù)）中均優(yōu)于全注意力方法。DeepSeek推測，這是因?yàn)镹SA迫使模型專注于最重要信息，從而提高了模型能力。

4. NSA的意義及未來展望

NSA的突破性進(jìn)展使得超長上下文處理在成本和性能上都得到了極大優(yōu)化，這將推動(dòng)AI編程領(lǐng)域的快速發(fā)展。DeepSeek的開源策略，雖然可能導(dǎo)致部分利益損失，但也體現(xiàn)了其開放和共享的精神。未來，NSA的思路或許可以應(yīng)用于視覺大模型，并進(jìn)一步提升其性能。

5. 作者的個(gè)人感悟

作者作為一名文科背景的產(chǎn)品經(jīng)理，堅(jiān)持閱讀DeepSeek論文的原因在于：需要獲取可靠的底層信息；缺乏高質(zhì)量的二手信息；DeepSeek論文提供了高質(zhì)量、系統(tǒng)化的技術(shù)知識(shí)；DeepSeek展現(xiàn)了真誠的態(tài)度。作者鼓勵(lì)讀者盡可能閱讀原文，并強(qiáng)調(diào)實(shí)踐的重要性。

6. DeepSeek-Coder的未來

作者對(duì)DeepSeek-Coder系列的未來發(fā)展充滿期待，認(rèn)為基于更強(qiáng)大的基座模型和新技術(shù)的應(yīng)用，DeepSeek-Coder將取得更大的突破。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。