蔚来李斌回应裁员传闻:内部也很不舍!
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2025-07-11
据报道,DeepSeek团队在其新发表的论文中介绍了NSA(Native Sparse Attention),这是一种创新的稀疏注意力机制,该机制专为与现代硬件高度协同且支持本机训练而设计,旨在实现超高速的长上下文训练与推理过程。
NSA通过一系列针对现代硬件特性的优化设计,不仅显著提升了推理速度,还有效降低了预训练成本,同时确保了模型性能的丝毫不减。
据官方介绍,NSA在通用基准测试、长上下文任务以及基于指令的推理中表现优异,与完全注意力模型相比表现相当甚至更佳。
据悉,DeepSeek设计了一种分层的稀疏策略,将注意力分为三个分支:压缩(compression)、选择(selection)和滑动窗口(sliding window),以便同时捕捉全局上下文和局部精细信息。
NSA不仅在算法上实现了稀疏注意力的高效建模,还通过硬件对齐的设计,优化了内存访问和计算调度,使得模型在处理长文本时能够大幅减少计算延迟和资源消耗。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2502.11089v1
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