DeepSeek推出革命性NSA注意力机制：推理速度提升11倍

DeepSeek研究团队近日发布了一项创新性的研究成果——NSA注意力机制，这一机制在长上下文训练和推理方面实现了显著的速度提升，特别是在解码阶段达到了11.6倍的加速。这项研究由梁文锋领衔，迅速引起了广泛关注。

NSA注意力机制的技术特点

NSA注意力机制的核心在于动态分层稀疏策略、粗粒度的token压缩以及细粒度的token选择。这些技术使得模型能够在降低预训练成本的同时显著提高推理速度。此外，NSA还特别注重与硬件的高度兼容性，确保了其在各种设备上的高效运行。

解决传统注意力机制的瓶颈

随着AI领域的不断发展，长上下文建模能力变得愈发重要。然而，传统的注意力机制在处理长序列时面临严重的性能问题，尤其是在解码64k长度的上下文时，计算延迟可能占据总时间的70%-80%。为了解决这个问题，DeepSeek提出了NSA，它不仅克服了现有稀疏注意力技术的实际部署难题，还支持端到端训练，进一步提升了模型性能。

NSA在多个维度超越全注意力

在对NSA进行技术评估的过程中，研究人员从通用基准性能、长文本基准性能和思维链推理性能三个方面进行了详细对比。结果显示，NSA无论是在预训练损失曲线还是实际应用中都表现出色，尤其在长上下文任务中，NSA通过粗粒度的token压缩和细粒度的选择性标记，有效地平衡了全局感知与局部精确度。

验证清华姚班早期研究结论

值得注意的是，DeepSeek的研究还验证了两年前清华大学姚班的一项研究。该研究表明，Transformer架构在处理复杂数学问题时存在明显的局限性，特别是在任务复杂度增加时，模型的推理能力会受到显著影响。DeepSeek的新方法通过优化问题理解和答案生成，成功减少了所需的tokens数量，从而提高了计算效率和准确性。