DeepSeek提出的原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention, NSA）是一种针对Transformer模型注意力计算的高效优化技术，旨在降低计算复杂度的同时保持模型性能，尤其适合处理长序列任务。以下从核心思想、技术实现、优势与创新点等方面进行详细解析：
原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention, NSA）是一种新型的注意力机制，主要用于解决传统全注意力在长文本建模中计算量过大和内存消耗急剧增加的问题。NSA通过引入动态分层的稀疏策略，将输入序列中的令牌（token）分为不同层次进行处理，从而在兼顾全局上下文感知与局部细节捕捉的同时，大幅降低计算复杂度和延迟。
在Transformer模型中，标准注意力机制需要计算所有查询（query）与键（key）之间的相似度，其计算复杂度随序列长度呈平方级增长，严重制约了大规模长文本处理的效率。为了解决这一问题，研究者们提出了各种稀疏注意力方法，但许多方案在实际应用中往往只关注推理阶段的加速，缺乏端到端的训练支持。而NSA则通过“原生可训练”的设计，使得稀疏注意力模式可以在预训练阶段就被学习到，同时针对现代硬件特性进行优化，实现了训推一体化。
NSA的核心思想在于采用一种动态分层策略，其主要包括以下几个部分：
粗粒度令牌压缩
通过将相邻的令牌聚合成块，NSA能够对长序列进行初步的全局扫描，捕获整体上下文信息，同时降低后续计算的令牌数量。
细粒度令牌选择
在粗粒度处理的基础上，NSA进一步从每个块中选择出最具代表性或最相关的令牌，确保局部细节信息得以保留。这样既能减少不必要的计算，又不会因丢失关键信息而影响模型性能。
滑动窗口机制
为了防止局部信息在全局信息处理中的“被稀释”，NSA还引入了滑动窗口注意力，专门处理当前局部区域的细节，形成与全局压缩和选择互补的机制。
这三部分的输出通常会通过一个门控机制进行融合，最终生成与全注意力类似的输出，但计算和内存开销显著降低。
关键创新与优势
NSA的主要创新和优势体现在以下几个方面：
硬件对齐优化
NSA在设计时充分考虑了现代加速器（如GPU）的特性，通过优化内存访问模式和算术密集型操作，实现了高效的并行计算和内核调度。
端到端可训练
与一些仅在推理阶段应用稀疏策略的方法不同，NSA支持端到端训练，能够在预训练过程中自适应地学习最优的稀疏模式，从而在长文本任务中达到甚至超越全注意力模型的性能。
高效长上下文建模
在实际实验中，NSA已证明在处理超长序列（如64k长度）时，在解码、前向传播和反向传播等阶段均能实现高达数倍甚至十倍以上的加速，同时保持或提高模型的精度和推理能力。
由于其在计算效率和内存利用率上的显著优势，NSA对于下一代大语言模型（LLM）的训练和部署具有重要意义。它不仅能够降低训练成本和预训练时间，还为实时长文本生成、复杂推理和多轮对话等应用提供了技术保障。未来，随着相关硬件和软件生态的进一步发展，NSA有望在大规模自然语言处理任务中发挥更大作用。
总的来说，原生稀疏注意力机制代表了一种兼顾效率与性能的全新思路，为解决长序列处理中的核心瓶颈提供了有力的技术支持，也为未来更高效的AI系统奠定了基础。
信息来源： [ARXIV.ORG][OSHINA.NET]
1 个月前
自 1 月份 DeepSeek 推出 R1 推理模型后，欧洲包括汇丰银行等主要金融机构一直在将其与其他 AI 模型一起测试，而美国银行拒绝使用。
2 个月前
DeepSeek FlashMLA是国产AI公司DeepSeek于2025年2月24日开源的首个代码库。这里的MLA是 Multi-Head Latent Attention 的缩写，指的是多头潜在注意力机制。以下是关于FlashMLA的详细介绍： 技术原理 结合创新技术：FlashMLA的架构融合了现代AI研究中的两项关键创新技术，即低秩键值压缩和去耦位置感知注意力路径。通过矩阵分解压缩KV缓存维度，同时保持独立的旋转位置嵌入（RoPE），在不牺牲位置精度的情况下，与传统注意力机制相比，可将内存消耗降低40%-60%。 基于MLA机制：MLA即多层注意力机制，是一种改进的注意力机制，旨在提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能。MLA通过多个头的并行计算，让模型能同时关注文本中不同位置和不同语义层面的信息，从而更全面、更深入地捕捉长距离依赖关系和复杂语义结构。 功能特点 超高处理性能：在H800上可以实现每秒处理3000GB数据，每秒执行580万亿次浮点运算，在H800 SXM5 GPU上运行CUDA 12.6时，可实现理论内存带宽83%的利用率和计算受限配置下91%的峰值浮点运算。 支持混合精度：提供BF16/FP16混合精度支持，可实现高效内存训练和推理。 动态调度优化：基于块的分页系统，利用64元素内存块，可在并发推理请求中动态分配GPU资源，自动根据序列长度和硬件规格调整内核参数。 兼容性良好：通过简单的Python绑定与PyTorch 2.0+兼容。 应用场景 自然语言处理：在聊天机器人、文本生成等实时生成任务中，能加速大语言模型的解码过程，提高模型的响应速度和吞吐量，使回复更快速、流畅。 医疗保健：可用于加速基因组序列分析，如将分析速度从每秒18个样本提升至42个样本。 金融领域：能应用于高频交易模型，使模型的延迟降低63%，提升交易效率和决策速度。 自动驾驶：在自动驾驶的多模态融合网络中，可实现22ms的推理时间，有助于车辆对复杂路况做出快速反应。 意义价值 技术创新：代表了DeepSeek在AI硬件加速领域的深厚积累，是将MLA创新落地到硬件的具体实现，性能指标足以媲美业界顶尖方案如FlashAttention。 推动开源：打破了此前高效解码内核多由科技巨头闭源垄断的局面，为中小企业和研究者提供了“工业级优化方案”，降低了技术门槛，促进更多创新应用的诞生，推动AI行业的开源合作与发展。
2 个月前
随着人工智能技术的飞速发展，像DeepSeek这样的大模型正在以前所未有的方式改变我们的生活、工作和社会。这些先进的AI工具不仅服务于企业和专家，也为普通人提供了前所未有的机会，让他们能够突破传统限制，实现自我提升和价值创造。以下是DeepSeek等大模型为普通人带来的十大新机遇： 1. 教育平权：个性化学习让知识触手可及 在知识经济时代，教育是个人发展的基石。然而，传统的教育资源分配往往存在不均衡的问题。DeepSeek 的“自适应学习系统”通过分析用户的学习习惯和目标，提供量身定制的学习计划，帮助职场人士高效备考职业资格考试（如CPA、CFA），或快速掌握新技能（如编程、数据分析）。这种技术降低了学习门槛，让更多人享受到高质量的教育资源，从而实现教育公平。 2. 就业革命：人机协作提升职场竞争力 面对日益激烈的就业市场，DeepSeek 的“智能工作台”成为职场人的得力助手。无论是自由职业者还是全职员工，都可以通过DeepSeek 自动化完成重复性任务（如撰写报告、代码调试），并获得实时建议以优化工作成果。此外，DeepSeek 还能分析市场需求，推荐高价值项目，助力用户提升收入水平。这种人机协作模式不仅提高了工作效率，还让普通人在职场中更具竞争力。 3. 创业加速：智能化管理降低创业风险 对于许多普通人来说，创业是一条充满挑战的道路。DeepSeek 的智能管理系统为创业者提供了全方位支持，包括市场调研、趋势预测、运营优化以及客户关系管理等功能。即使是零技术背景的用户，也能借助DeepSeek 快速开发产品原型、制定营销策略，并吸引投资。这项技术显著降低了创业门槛，让更多人有机会将梦想变为现实。 4. 医疗普惠：个性化健康管理改善生活质量 慢性病管理一直是全球医疗体系的一大难题。DeepSeek 的健康助手通过整合用户的基因信息、生活习惯和体检数据，生成个性化的健康管理方案。它不仅能预警疾病风险，还能动态监测健康状况，减少不必要的线下复诊次数。这项技术不仅提升了医疗服务的可及性，还大幅降低了患者的医疗成本，真正实现了“科技造福民生”。 5. 财富升级：智慧钱包助力财富增值 理财对大多数人而言是一项复杂且耗时的任务。DeepSeek 的“智慧钱包”通过大数据分析和算法优化，为用户提供专业的投资建议。无论是风险评估、资产配置还是动态调仓，DeepSeek 都能根据用户的具体情况量身定制方案，帮助他们在不确定的市场环境中实现财富增值。这项技术让普通人无需具备专业金融知识，也能轻松管理自己的财务未来。 6. 社交赋能：提升人际交往能力 良好的社交能力是职场成功和个人幸福的重要因素之一。DeepSeek 的社交辅助功能可以帮助用户分析对话中的语气和情感，提供实时反馈，避免沟通失误。同时，它还能根据对方兴趣点生成有趣的话题，缓解社交焦虑。通过DeepSeek，普通人可以更自信地参与社交活动，建立更广泛的人脉网络。 7. 文化创作：激发创意潜能 无论是写作、绘画还是音乐创作，DeepSeek 都可以成为艺术家和爱好者的创意助手。它可以自动生成故事大纲、诗歌或剧本初稿，提供语言润色建议；也可以根据用户描述生成图像或设计草图，甚至协助创作旋律和编曲。这项技术极大地降低了艺术创作的技术门槛，让每个人都能轻松表达自己的创意想法。 8. 电商优化：精准营销提升销售业绩 DeepSeek 在电商领域的应用为普通人开辟了新的商业机会。通过分析用户行为数据和市场趋势，DeepSeek 可以帮助小型商家优化产品页面、制定定价策略，并生成高效的广告文案。此外，它还能自动推荐适合的促销活动，吸引更多潜在客户。这项技术让普通人即使没有丰富的营销经验，也能轻松运营自己的线上店铺，实现可观的经济收益。 9. 数据变现：挖掘数据价值创造收入 在数字化时代，数据已经成为一种重要的资产。DeepSeek 提供的数据分析工具可以帮助普通人从日常生活中收集的数据中提取有价值的信息，并将其转化为经济收益。例如，通过分析社交媒体互动、购物记录或旅行偏好，DeepSeek 可以为企业提供定制化的市场洞察报告。这项服务不仅让普通人能够参与到数据经济中，还能从中获得额外收入。 10. 内容创作：打造个人品牌实现流量变现 DeepSeek 的内容生成能力为普通人提供了全新的创收途径。无论是撰写博客文章、制作短视频还是设计在线课程，DeepSeek 都能提供强大的支持。它可以根据用户需求生成高质量的内容素材，并优化标题、关键词和排版，提高内容的吸引力和传播效果。通过持续输出优质内容，普通人可以逐步建立起自己的个人品牌，并通过广告合作、付费订阅等方式实现流量变现。 结语 DeepSeek 等大模型的出现，标志着AI技术从实验室走向了大众生活。它们不仅改变了教育、就业、创业、医疗、理财等领域，还在电商优化、数据变现和内容创作等方面为普通人带来了新的经济收益机会。无论你是学生、职场人、创业者还是普通市民，都可以借助这些强大的工具找到属于自己的逆袭之路。在未来，DeepSeek 等AI技术将继续拓展边界，为每个人创造更加美好的生活。
2 个月前
随着DeepSeek-R1的出现，相较于以往的大模型，带来了更先进的语义理解和数据处理能力，AI技术迎来了新的里程碑。喆塔科技作为国产领先的数智化平台领跑者，其“喆学大模型”通过融合行业Know-How与AI、大数据和云计算技术，在良率提升、效率优化及成本控制方面已取得显著成效。 Zeta科技宣布喆学模型接入R1模型 DeepSeek-R1的接入，“喆学大模型”能够更精准地分析复杂工业数据，提前预测设备故障，并提供科学决策建议，优化资源利用。这一结合为半导体、光电显示、新能源等高端制造行业注入了新的变革力量，帮助企业在这个竞争激烈的时代中保持领先。 接入DeepSeek-R1以后，喆学大模型显著增强了其在智能问答、决策支持、自我进化、易用性和垂直应用开发等方面的能力。这一创新不仅大幅降低了企业的学习门槛和技术障碍，还显著提升了工作效率和准确性，为企业实现更高效的生产和管理提供了强有力的支持。通过将复杂的数据转化为可操作的见解，并为决策提供科学依据，喆学大模型帮助企业应对工业AI时代的挑战，推动其实现数字化、智能化转型的新飞跃。 这些应用场景大模型智能问答超便捷： 工程师在工作中遇到困难，只要输入问题，就能马上得到详细的答案，它能为你画图表、做分析、写报告就像身边随时有个百事通，工作效率想不高都难。 良率分析小助手：紧盯分析数据，多轮智能问答，智能问答出图，快速给出建议，节省繁琐、重复操作步骤，提升分析效率。 Text2SQL真方便：业务人员不用再费劲去学复杂的 SQL 语言了，轻松就能查询数据，工作变得更轻松。 智能 BI 很直观：它能把业务数据深度分析，还能以可视化的形式呈现出来，市场预测和策略建议都能精准给出，企业发展更有方向。 例如： 在半导体行业，面对复杂良率分析和新员工上手难的问题，喆塔科技提供了融合喆学大模型与自动良率分析的解决方案。通过智能问答模块，新手能快速掌握分析流程和数据获取；指令生成功能依据用户偏好一键创建图表，简化操作；智能根因分析则迅速定位良率问题并提供决策支持。 （信息来源：芯湃资本）
2 个月前
DeepSeek提出的原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention, NSA）是一种针对Transformer模型注意力计算的高效优化技术，旨在降低计算复杂度的同时保持模型性能，尤其适合处理长序列任务。以下从核心思想、技术实现、优势与创新点等方面进行详细解析： 原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention, NSA）是一种新型的注意力机制，主要用于解决传统全注意力在长文本建模中计算量过大和内存消耗急剧增加的问题。NSA通过引入动态分层的稀疏策略，将输入序列中的令牌（token）分为不同层次进行处理，从而在兼顾全局上下文感知与局部细节捕捉的同时，大幅降低计算复杂度和延迟。 背景与发展 在Transformer模型中，标准注意力机制需要计算所有查询（query）与键（key）之间的相似度，其计算复杂度随序列长度呈平方级增长，严重制约了大规模长文本处理的效率。为了解决这一问题，研究者们提出了各种稀疏注意力方法，但许多方案在实际应用中往往只关注推理阶段的加速，缺乏端到端的训练支持。而NSA则通过“原生可训练”的设计，使得稀疏注意力模式可以在预训练阶段就被学习到，同时针对现代硬件特性进行优化，实现了训推一体化。 机制与核心原理 NSA的核心思想在于采用一种动态分层策略，其主要包括以下几个部分： 粗粒度令牌压缩 通过将相邻的令牌聚合成块，NSA能够对长序列进行初步的全局扫描，捕获整体上下文信息，同时降低后续计算的令牌数量。 细粒度令牌选择 在粗粒度处理的基础上，NSA进一步从每个块中选择出最具代表性或最相关的令牌，确保局部细节信息得以保留。这样既能减少不必要的计算，又不会因丢失关键信息而影响模型性能。 滑动窗口机制 为了防止局部信息在全局信息处理中的“被稀释”，NSA还引入了滑动窗口注意力，专门处理当前局部区域的细节，形成与全局压缩和选择互补的机制。 这三部分的输出通常会通过一个门控机制进行融合，最终生成与全注意力类似的输出，但计算和内存开销显著降低。 关键创新与优势 NSA的主要创新和优势体现在以下几个方面： 硬件对齐优化 NSA在设计时充分考虑了现代加速器（如GPU）的特性，通过优化内存访问模式和算术密集型操作，实现了高效的并行计算和内核调度。 端到端可训练 与一些仅在推理阶段应用稀疏策略的方法不同，NSA支持端到端训练，能够在预训练过程中自适应地学习最优的稀疏模式，从而在长文本任务中达到甚至超越全注意力模型的性能。 高效长上下文建模 在实际实验中，NSA已证明在处理超长序列（如64k长度）时，在解码、前向传播和反向传播等阶段均能实现高达数倍甚至十倍以上的加速，同时保持或提高模型的精度和推理能力。 应用前景 由于其在计算效率和内存利用率上的显著优势，NSA对于下一代大语言模型（LLM）的训练和部署具有重要意义。它不仅能够降低训练成本和预训练时间，还为实时长文本生成、复杂推理和多轮对话等应用提供了技术保障。未来，随着相关硬件和软件生态的进一步发展，NSA有望在大规模自然语言处理任务中发挥更大作用。 总的来说，原生稀疏注意力机制代表了一种兼顾效率与性能的全新思路，为解决长序列处理中的核心瓶颈提供了有力的技术支持，也为未来更高效的AI系统奠定了基础。 信息来源： [ARXIV.ORG][OSHINA.NET]
2 个月前
DeepSeek团队近日发布了一篇题为《原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》的技术论文，介绍了他们提出的NSA（Natively Sparse Attention）机制。 NSA结合了算法创新和硬件优化，旨在实现高效的长文本建模。其核心创新包括： 动态分层稀疏策略，结合粗粒度的令牌压缩与细粒度的令牌选择，以保留全局上下文信息和局部精度； 通过平衡算术强度的算法设计和现代硬件优化，显著加速计算； 支持端到端训练，减少预训练计算成本，同时保持模型性能。 实验结果表明，NSA在长文本任务和指令推理等领域表现优异，尤其在64k长度的序列处理中，实现了解码、前向传播和反向传播的显著加速。 (腾讯新闻)
2 个月前
结合DeepSeek R1和ChatGPT的合并使用，理论上可以通过互补优势提升整体性能，但实际效果取决于具体实现方式、任务类型及资源优化能力。以下是综合分析： 一、合并使用的潜在优势 任务性能互补 DeepSeek R1的优势： 逻辑推理与效率：基于混合专家（MoE）架构，R1在数学推理、代码生成和复杂逻辑分解任务中表现突出，例如在数学竞赛中准确率超过GPT-4o，且生成代码时能快速整合异常处理机制。 成本效益：训练成本仅为ChatGPT的十分之一，运行时能耗低23%，适合长期高负载任务。 ChatGPT的优势： 通用性与创造力：在创意写作、多模态任务（支持图像输入）和用户交互体验上更具优势，例如生成广告文案或设计多幕式剧本结构。 互补场景： R1处理技术性分解（如代码框架生成），ChatGPT优化最终输出（如代码注释和用户界面设计）。 增强输出多样性 通过多模型集成（如投票机制或加权融合），可生成更全面的答案。例如，R1提供结构化逻辑步骤，ChatGPT补充自然语言解释，适用于教育和复杂问题解答场景。 风险分散与容错性 若某一模型在特定领域表现不稳定（如R1可能混淆多义词语境，而ChatGPT在长文本生成中易重复观点），合并使用可通过交叉验证减少错误率。 二、可行的合并实现方式 任务路由（Task Routing） 根据任务类型动态分配模型： 技术任务（如编程、数学证明）优先调用R1； 创意任务（如文案生成、对话设计）优先调用ChatGPT。 支持工具：通过开源框架（如Modular MAX平台或Ollama）实现模型动态切换。 混合生成（Hybrid Generation） 结合两者的输出，例如： R1生成代码框架，ChatGPT添加注释和用户交互逻辑； ChatGPT生成创意文案初稿，R1优化逻辑结构和数据准确性。 强化学习优化 利用用户反馈数据，训练一个“调度模型”自动选择最佳输出或调整权重。例如，在客服场景中，R1处理技术投诉，ChatGPT生成情感化回复。 三、挑战与限制 资源与成本压力 同时运行两个大型模型需要更高的计算资源，尤其是ChatGPT的密集参数架构可能增加部署成本。 输出一致性难题 两者的响应风格差异显著（R1结构化、ChatGPT对话式），需额外设计后处理模块统一输出格式。 调优复杂度 需平衡模型间的权重分配，例如在代码生成任务中，R1的快速生成与ChatGPT的调试建议需协调优先级。 四、实际应用案例参考 DeepClaude项目 类似思路：通过集成DeepSeek R1与Claude 3.5 Sonnet，结合前者的推理能力和后者的创造力，在跨语言编程任务中达到64%的新SOTA成绩。 开源替代方案 使用Browser Use工具链，将R1与ChatGPT的API结合，构建支持Web自动化和多步问题解决的AI代理，成本仅为专有方案的10%。 五、结论与建议 合并使用DeepSeek R1和ChatGPT在技术可行性和性能提升潜力上具备显著优势，尤其适合需要兼顾逻辑严谨性与创意灵活性的场景（如教育、企业级应用）。 但需注意： 优先场景：复杂技术问题解答、多模态任务协作、长流程自动化； 规避场景：单一领域任务（如纯创意写作）或资源受限环境。 若需实际部署，建议参考开源工具链（如Ollama或Modular MAX）进行初步验证，再逐步优化集成策略。
2 个月前
2月10日，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目公布更新：一块24G显存的4090D，就可以在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B“满血版”。 预处理速度最高达到286 tokens/s，推理生成速度最高能达到14 tokens/s。 KTransformers通过优化本地机器上的LLM部署，帮助解决资源限制问题。该框架采用了异构计算、先进量化技术、稀疏注意力机制等多种创新手段，提升了模型的计算效率，并具备处理长上下文序列的能力。
2 个月前
SAP宣布集成DeepSeek，对企业管理和工业软件市场的影响在探讨SAP等企业管理软件巨头的发展前景时，我们不得不提到DeepSeek这样的AI大模型。DeepSeek作为新一代的人工智能技术，正在对企业管理和工业软件市场产生深远的影响。 1. 加速云计算迁移DeepSeek等AI大模型的出现，加速了企业客户从本地系统向云计算迁移的进程。 这是因为AI大模型能够为企业提供更加智能、高效的云端解决方案，帮助企业实现数字化转型和智能化升级。SAP作为云计算领域的领军企业，自然成为了这一趋势的受益者。 SAP已经宣布将DeepSeek大模型集成到自己的ERP软件中，这一举措不仅提升了SAP ERP软件的智能化水平，还吸引了更多的客户使用SAP的云计算服务。通过集成DeepSeek大模型，SAP能够更好地满足客户的多样化需求，提供更加个性化、智能化的企业管理解决方案。 2. 改变企业管理软件格局DeepSeek等AI大模型的出现，也在一定程度上改变了企业管理软件的格局。 传统的企业管理软件往往依赖于大量的人力资源进行管理和维护，而AI大模型则能够通过自动化和智能化手段，降低对人力资源的依赖，提高管理效率。 对于一些具有强大软件开发能力的大企业来说，如特斯拉、华为等，他们已经开始自研ERP和各种工业软件，以更好地满足自身的业务需求。这些企业利用AI大模型进行自研软件开发，不仅提高了软件的智能化水平，还降低了对第三方软件的依赖。 然而，对于大部分企业来说，自研ERP、CRM等软件可能并不是最优选择。他们更关注一些本行业相关的工业软件，如仿真、工业流程的专家系统等。这些软件投入小、产出大，能够为企业带来更加明确的ROI。而AI大模型的出现，使得这些软件的研发变得更加容易和高效。
3 个月前
杭州在AI领域崛起有城市“基因密码”，使得杭州在人工智能技术，特别是语言大模型领域引领全球。
