2月19日消息,2月18日,DeepSeek官宣推出NSA(Native Sparse Attention)。
DeepSeek称,NSA是一种与硬件一致且本机可训练的稀疏注意力机制,用于超快速的长上下文训练和推理。
通过针对现代硬件的优化设计,NSA加快了推理速度,同时降低了预训练成本,而不会影响性能。在一般基准测试、长上下文任务和基于指令的推理上,它的表现与完全注意力模型相当甚至更好。
NSA的核心组件包括:动态分层稀疏策略;粗粒度token压缩;细粒度token选择。
2月19日消息,2月18日,DeepSeek官宣推出NSA(Native Sparse Attention)。
DeepSeek称,NSA是一种与硬件一致且本机可训练的稀疏注意力机制,用于超快速的长上下文训练和推理。
通过针对现代硬件的优化设计,NSA加快了推理速度,同时降低了预训练成本,而不会影响性能。在一般基准测试、长上下文任务和基于指令的推理上,它的表现与完全注意力模型相当甚至更好。
NSA的核心组件包括:动态分层稀疏策略;粗粒度token压缩;细粒度token选择。