DeepSeek研究团队发布原生稀疏注意力（NSA）技术，有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力。
2.NSA采用动态分层稀疏策略，结合粗粒度Token压缩和细粒度Token选择，保证模型对全局上下文的感知和局部信息的精确性。
3.由于此，NSA在推理阶段实现了显著的速度提升，最高可达11.6倍，同时支持端到端训练，不牺牲模型性能。
4.实验结果显示，使用NSA预训练的模型性能不仅没有下降，反而超越了Full Attention模型。
就在马斯克发布grok3，sam altman 还在犹豫要不要开源时，刚刚梁文锋作为co-authors携deepseek研究团队丢出重磅研究论文成果，DeepSeek 发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）！这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效率，可谓是 LLM 领域又一里程碑式的进展！
LLM 长文本能力再突破！DeepSeek 发布原生稀疏注意力 NSA：硬件友好又高效，训推一体化！
近年来，我们见证了长文本建模在 AI 领域的重要性日益凸显。无论是深度推理、代码库生成、还是多轮对话，都离不开模型对长序列信息的有效处理能力。像OpenAI的 o-series 模型、DeepSeek-R1、以及 Google Gemini 1.5 Pro 等，都展现了处理超长文本的强大潜力。
然而，传统 Attention 机制的计算复杂度随着序列长度的增加而呈平方级增长，这成为了制约 LLM 发展的关键瓶颈。计算成本高昂，延迟成为问题，如何在保证模型性能的同时，提升长文本处理的效率，成为了亟待解决的难题
稀疏注意力应运而生，它被认为是提升效率，同时维持模型能力的有希望的方向。DeepSeek 的 NSA 技术正是在这个方向上迈出了重要一步！
DeepSeek 提出的NSA (Native Sparse Attention，原生稀疏注意力)机制，巧妙地将算法创新与硬件优化相结合，旨在实现高效的长文本建模。
1.动态分层稀疏策略：NSA 采用了一种动态分层的稀疏策略，结合了粗粒度的 Token 压缩和细粒度的 Token 选择。这种策略既能保证模型对全局上下文的感知，又能兼顾局部信息的精确性
算术强度平衡的算法设计与硬件优化：NSA 通过精巧的算法设计，并针对现代硬件进行了实现优化，显著提升了计算速度
端到端可训练：NSA 支持端到端训练，这意味着它不仅在推理阶段高效，还能减少预训练的计算量，同时不牺牲模型性能！
实验结果令人振奋！如图 1 所示，在通用基准测试、长文本任务和指令推理方面，使用 NSA 预训练的模型性能不仅没有下降，反而超越了 Full Attention 模型！
更重要的是，在处理 64k 长度的序列时，NSA 在解码、前向传播和反向传播等各个阶段都实现了显著的速度提升，最高可达 11.6 倍！这充分证明了 NSA 在模型生命周期各个阶段的效率优势
1.推理效率的“假象”：很多方法虽然在理论上实现了稀疏计算，但在实际推理延迟方面提升有限。这主要是因为：
•阶段限制的稀疏性：例如，有些方法只在自回归解码时应用稀疏性，但在预填充阶段仍然需要大量计算
•与先进 Attention 架构的不兼容性：一些稀疏注意力方法难以适配像 MQA 和 GQA 这样的现代高效解码架构，导致内存访问瓶颈依然存在
•不可训练的组件：一些方法引入了不可微的离散操作，阻碍了梯度传播，限制了模型学习最佳稀疏模式的能力。
•反向传播效率低下：一些理论上可训练的方法，在实际训练中效率低下，例如 Token 粒度的选择策略可能导致非连续的内存访问，影响硬件利用率。
为了克服上述局限性，NSA 架构采用了分层 Token 建模，并通过三个并行的注意力分支处理输入序列：
这三个分支的输出通过一个门控机制进行聚合。为了最大化效率，NSA 还专门设计了硬件优化的 Kernel
DeepSeek 的 NSA 技术为长文本建模带来了新的突破。它不仅在性能上超越了传统的 Full Attention 模型，更在效率方面实现了显著的提升，尤其是在长序列场景下。NSA 的硬件友好设计和训推一体化特性，使其在实际应用中更具优势，有望加速下一代 LLM 在长文本处理领域的应用落地。
这项研究无疑为稀疏注意力领域带来了新的思路和方向。未来，我们期待看到更多基于 NSA 技术的创新应用，共同推动 AI 技术的进步！
最后不得不再强调一下，梁文锋不仅是deepseek ceo，很明显他还在研究的最前沿参与研究，这是令我最震撼的，他不仅有管理能力，而且还真正的懂AI，deepseek前途无量。
0 条