深度解析：梁文锋与杨植麟团队如何革新长文本处理算法

近期，两支研究团队——DeepSeek和月之暗面分别发布了关于改进长文本处理效率的技术论文，这两篇论文均聚焦于优化现有大语言模型的核心机制。北京时间2月18日，DeepSeek在社交平台X上公开了一篇关于原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）的研究成果，该技术能够大幅提升处理64k长文本的速度，并在通用基准测试中超越传统的全注意力模型。

NSA技术详解

NSA是专为长文本训练与推理设计的一种新型算法优化方式，它采用动态分层稀疏策略，结合现代硬件特性，旨在显著提高训练和推理过程中的表现。具体而言，NSA通过以下三种核心技术实现效率提升：

• 压缩： 将单词分组为“块”，并为每个块生成摘要，从而减少需要直接处理的数据量。
• 选择： 模型会从文本中筛选出最关键的信息，类似于学习时只标记重要句子。
• 滑动窗口： 即使在简化和选择之后，NSA依然保持对局部细节的关注，避免遗漏细微却重要的信息。

月之暗面的创新方法

几乎同一时间，月之暗面也推出了一种名为块注意力混合（Mixture of Block Attention, MoBA）的新方法。不同于NSA完全转向稀疏注意力机制，MoBA提供了一种灵活切换机制，允许模型根据实际需求在全注意力和稀疏注意力间转换，这使得传统全注意力模型能够更好地适应新的应用场景。

实验结果显示，在处理1百万token和1千万token的文本时，MoBA分别实现了6.5倍和16倍的速度提升。此外，该技术已被应用于实际产品中，帮助解决用户面对的超长上下文处理难题。

行业影响与展望

风投公司RAI Digital联合创始人萨义德·戈苏斯指出，这两种新技术代表了未来AI处理长文本的方向，它们不仅提高了处理速度，还降低了计算资源消耗。更重要的是，这些改进表明AI正逐渐学会像人类一样“聪明地偷懒”，即更加智能地分配注意力，以达到更高的工作效率。

值得注意的是，DeepSeek的技术不仅仅停留在理论层面，它还针对当前主流的GPU进行了特别优化，甚至考虑到了非英伟达设备的支持，这无疑为其未来的开源和广泛应用铺平了道路。

结语

随着NSA和MoBA这两种先进技术的出现，我们可以期待看到更多高效的长文本处理解决方案涌现出来，这将极大地推动自然语言处理领域的发展，也为广大开发者提供了更多元化的工具选择。