当前位置： 首页 > news >正文 DeepSeek V2：引入MLA机制与指令对齐 news 来源：原创 2025/5/1 7:18:19 长上下文革命：Multi-Head Latent Attention（MLA）机制 传统 Transformer 的多头注意力需要缓存所有输入token的 Key 和 Value，这对长文本推理时的内存开销极为庞大。DeepSeek V2 针对这一难题提出了“Multi-Head Latent Attention”（MLA）机制。MLA 的核心思想是对多头注意力中的 Key 和 Value 做低秩联合压缩，只存储压缩后的潜在向量，从而极大缩减注意力缓存。具体来说，对于每个token的输入向量 h t h_t h 相关文章： 音视频项目在微服务领域的趋势场景题深度解析 Dify Agent节点的信息收集策略示例 智驾赛道的诺曼底登陆，Momenta上海车展雄起 【学习 python day5】 欢度我们的节日 OpenHarmony-简单的HDF驱动 Gradio全解20——Streaming：流式传输的多媒体应用（2）——构建对话式聊天机器人 huggingface下载数据和模型，部分下载，本地缓存等常见问题踩坑 生成项目.gitignore文件的多种高效方式 分享:VTK版本的选择 - WPF空域问题 centos7安装NVIDIA显卡 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-8B-快速体验-pipeline方式（二） JVM——Java的基本类型的实现 Webpack 和 Vite 中静态资源动态加载的实现原理与方法详解 3dgs渲染 Nvdiffrast 大数据在远程医疗中的创新应用：如何重塑医疗行业的未来 MySQL bin目录下的可执行文件 LeetCode LCP40 心算挑战题解 AI工作流自动化工具coze、dify、n8n，个人用户如何选择？ 当插入排序遇上“凌波微步“——希尔排序的奇幻漂流 长三角铁路今日预计发送旅客420万人次，有望创单日客发量新高 铁路迎来节前出行高峰，今日全国铁路预计发送旅客1870万人次 民生访谈｜支持外贸企业拓内销，上海正抓紧制定便利措施 国新办发布《关于新冠疫情防控与病毒溯源的中方行动和立场》白皮书 兴业银行一季度净赚超237亿降逾2%，营收降逾3% 日本希望再次租借大熊猫，外交部：双方就相关合作保持密切沟通
长上下文革命：Multi-Head Latent Attention（MLA）机制 传统 Transformer 的多头注意力需要缓存所有输入token的 Key 和 Value，这对长文本推理时的内存开销极为庞大。DeepSeek V2 针对这一难题提出了“Multi-Head Latent Attention”（MLA）机制。MLA 的核心思想是对多头注意力中的 Key 和 Value 做低秩联合压缩，只存储压缩后的潜在向量，从而极大缩减注意力缓存。具体来说，对于每个token的输入向量 h t h_t h
