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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

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