it彩票网站建设维护工程师,推广app有哪些,在哪网站建设,做沙盘实训在哪个网站做DeepSeek有哪些创新点 目录 DeepSeek有哪些创新点模型架构创新训练优化创新技术融合创新模型架构创新 多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）：传统Transformer的注意力机制在长上下文场景下内存占用大，DeepSeek-V3的MLA通过低秩联合压缩机制解决了这一问题。原…DeepSeek有哪些创新点
模型架构创新
- 多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）：传统Transformer的注意力机制在长上下文场景下内存占用大，DeepSeek-V3的MLA通过低秩联合压缩机制解决了这一问题。原理是将输入向量通过低秩矩阵投影到潜在空间，再通过逆变换恢复原始维度。这样在推理时仅需缓存压缩后的潜在向量，可使内存占用减少40%，长文本处理效率提升3倍。
- 无辅助损失负载均衡：在MoE架构中，为解决专家负载不均衡导致的计算资源浪费问题，DeepSeek-V3提出动态路由偏置调整策略。为每个专家分配动态偏置项(b_i)来调整路由权重，并根据专家负载情况自动调整(b_i)，负载过高则降低，反之提高。该方式无需辅助损失，避免了性能损失，能使专家利用率提升60%，训练稳定性显著增强。
训练优化创新
- 多Token预测（Multi-Token Prediction, MTP&
