深入解读 DeepSeek-V2 语言模型中的多头潜在注意力机制 (MLA)

作者

在最新的 DeepSeek-V2 语言模型中，多头潜在注意力机制 (Multi-head Latent Attention, MLA) 作为一种创新架构，被设计用来保证高效的推理过程。本文将详细介绍 MLA 的关键特性及其在 DeepSeek-V2 中的应用和优势。

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高效的推理过程

MLA 通过将 Key-Value (KV) 缓存压缩到一个潜在向量中，显著减少了推理过程中所需的内存和计算资源。这种压缩大大降低了内存占用和计算需求，从而实现更快、更高效的处理 [1]。

Key-Value (KV) 缓存压缩

在注意力机制中，KV 缓存是一个重要组件，负责存储输入序列中不同 token 之间的关系信息。MLA 将这个缓存压缩成一个潜在向量，显著减小其大小和内存占用 [1]。

稀疏计算

MLA 是 DeepSeekMoE 架构的一部分，该架构通过稀疏计算实现经济高效的强大语言模型训练。这意味着每个 token 仅激活模型参数的一个子集，从而减少了训练过程中的整体计算需求 [1]。

提升的性能

与其前身 DeepSeek 67B 相比，采用 MLA 的 DeepSeek-V2 实现了显著更强的性能。尽管仅激活了 21B 的参数，DeepSeek-V2 及其聊天版本仍在开源模型中达到了顶级性能 [1]。

结论

总的来说，MLA 是一种通过将 Key-Value 缓存压缩到潜在向量中来保证高效推理的创新架构。它显著减少了内存和计算需求，带来了更快、更高效的处理过程。采用 MLA 的 DeepSeek-V2 在降低训练成本和提高生成吞吐量的同时，仍实现了强大的性能 [1]。

了解更多：

  1. [2405.04434] DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
  2. [2405.04434] DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
  3. Transformers Explained Visually (Part 3): Multi-head Attention, deep dive | by Ketan Doshi | Towards Data Science

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