当前位置： 首页 > news >正文 DeepSeek V2：引入MLA机制与指令对齐 news 2025/7/3 8:56:32 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 查看全文 http://www.dtcms.com/a/165766.html 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 【DBeaver】如何连接MongoDB Java学习手册：Spring MVC 架构与实现 iOS HTTPS 抓包踩坑记：几种方案尝试与替代工具记录 人工智能数学基础（五）：概率论 Android 移动开发：ProgressBar（转圈进度条） C# 面向对象实例演示 私有知识库 Coco AI 实战（六）：打造 ES Mapping 小助手 C#学习第20天：垃圾回收 winget使用 UI设计之photoshop学习笔记
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
