智能制造網APP
智能制造網手機站
智能制造網小程序
智能制造網官微
智能制造網服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯網
3D打印
工業軟件
回放
回放
機械驅動離合器工業鉗盤式制動器 KEST BRAKE MADE IN CHIAN
品牌
近日，人工智能公司DeepSeek在海外社交平臺上發布了一份技術論文報告，聚焦于原生稀疏注意力(NSA)機制的研究。該論文引起了業界的廣泛關注，不僅因為其研究內容的創新性，更因為論文的署名中包含了意外的人物。
論文的第一作者袁景陽是在DeepSeek實習期間完成了這項研究，這一成果的取得對他個人以及DeepSeek來說都是一大喜訊。令人感到驚喜的是，DeepSeek的創始人梁文鋒也作為著作者之一出現在論文署名中，排名倒數第二，這一舉動在業內引起了不小的討論。
論文摘要指出，DeepSeek團隊認識到長上下文建模對于下一代大型語言模型的重要性。然而，現有的標準注意力機制隨著序列長度的增加，其高復雜度成為了性能提升的瓶頸。NSA機制的提出，正是為了解決這一問題。
NSA通過高效處理長序列的能力，使模型能夠直接處理如整本書籍、代碼倉庫或長輪對話等大規模數據，極大地擴展了大型語言模型在文檔分析、代碼生成、復雜推理等領域的應用范圍。
此外，NSA針對現代硬件的優化設計不僅提高了推理速度，還降低了預訓練的成本，同時保持了模型的性能。在通用基準測試、長文本任務和基于指令的推理中，NSA的表現均能達到或超越全注意力模型。
DeepSeek團隊認為，稀疏注意力機制為提高模型效率同時保持能力提供了一條有希望的途徑。
根據公開資料，NSA是一種專為長文本訓練與推理設計的稀疏注意力機制，它通過動態分層稀疏策略等先進技術，對傳統AI模型的訓練和推理過程進行了顯著優化。
浙公網安備 33010602000006號
智能制造網APP
智能制造網小程序
微信公眾號
