MLA 因为缓存了压缩的 kv cache，而减小了 kv cache 的显存占用，但是在取出缓存后，k 和 v 不能直接使用，需要经过解压计算才可
多头潜在注意力机制 首先我们来回忆一下大模型生成时一个标准多头注意力机制，首先对于第一个token，它的特征向量为H，通过Query权重矩阵，Key权重矩阵和Value权重矩阵，分别得到这个token的Q向量、K向量和V向量。然后经过\(\text{softmax}\left( \frac{Q \c ...
论文引用格式是大学学术生活必不可少的话题。今天我们就来讲一讲MLA引用格式。? 奇奇小课堂：MLA是Modern Language Association的缩写，是美国现代语言协会制定的论文指导格式，同时也是美国英文论文写作最常用的一种参考文献格式。相比APA、CMS等格式来说，MLA格式更加严谨，也更加常用。接下来我们就一起来看看MLA格式写作的具体介绍吧！?MLA在人文学科为研究写作
转载
2024-03-23 13:22:46
96阅读
不同美国大学对Essay写作引用格式都有不同的要求，据统计大约有超过200种引用格式。常见的APA, MLA, Harvard 和Chicago。小编在本文中为大家盘点几种非常见的Essay引用格式：AMA, ACS, Vancouver和AAA，我们分别为这几种不常见的是做出了举例，以供大家参考学习。 美国Essay代写中引用格式的差异主要体现在所引用的信息的位置、顺序和语法上。引用格式的
转载
2024-05-06 16:00:38
102阅读
超透镜和超表面因其操纵电磁场的独特特性而在科学上声名鹊起，如今它们的制造已经变得可行。但它们的设计难度远远超过了传统镜片，因为必须考虑到纳米级构件的特性。 VirtualLab Fusion的优势 统一的平台：具有将纳米级构建模块和大尺寸复合透镜/表面作为整体的求解器 从Zemax中导入功能型设计，或通过公式直接定义 内置了严格的傅里叶模态法（FMM），也称为严格耦
转载
2024-06-07 09:10:55
264阅读
从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力
在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）自诞生以来便成为推动自然语言处理和计算机视觉等任务发展的核心动力。从最初的多头注意力（MHA）到如今的高效变体，如多查询注意力（MQA）、分组查询注意力（GQA）和多层注意力（MLA），注意力机制不断演进，旨在解决计算效率、内存占用 ...
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/model.py
MDAMDA是Model Driven Architecture 的缩写，也叫模型驱动架构，起源于分离系统规约和平台实现的思想，MDA的主要目标是：Portability（可移植性）,Interoperability（互通性）,Reusability（可重用性） 先有一个平台独立模型（PIM）,通过工具将平台独立模型映射为平台相关模型（PSM）,再由平台相关模型生成代码。MDA和核心模型：平台独立
转载
2023-12-28 17:13:12
969阅读
这篇按顺序梳理从DeepseekMoE到Deepseek V2,Deepseek V3和Deepseek R1的4篇论文,DeepSeek这几篇论文的含金s），通过一个门控机制（gating net
在 DeepSeek 模型中，多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA） 是一种关键技术，旨在通过低秩压缩方法优化注
摘要DeepSeek的MLA技术实现了大型机器学习模型的轻松迁移，其突破性产品DeepSeek-R1凭借显著降低的训练和推理成本，吸引了业界广泛关注。MLA技术的核心在于创新性的低秩压缩键值缓存架构，使得推理成本大幅减少，仅为同等性能大型模型的一小部分。这一技术进步不仅提高了效率，还为AI应用的普及提供了经济可行的解决方案。关键词DeepSeek-R1, MLA技术, 模型迁移, 推理成本, 低秩
文章目录**一、代码结构全景：从模型定义到分布式训练****二、MoE架构：动态路由与稀疏激活的工程化实践****1. 专家路由机制（带负载均衡）****数学原理：负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制：低秩压缩与解耦旋转位置编码****核心代码实现（含数学优化）****数学优化：低秩矩阵乘法的复杂度分析****五、性能优化：混合精度训练与分布式并行****1. FP8混合精度训练****2
编者按： 模型在生成长序列文本时，键值缓存占用的显存是否让 GPU 不堪重负？如何在保持模型性能的同时有效降低大语言模型推理阶段的内存占用？每一次模型推理，大量重复计算和庞大的内存占用不仅大幅增加了运营成本，还严重限制了模型的批处理能力和响应速度。多查询注意力机制（MQA）和分组查询注意力机制（GQA）虽能部分缓解问题，但往往以牺牲模型性能为代价。DeepSeek 团队在模型优化过程中开发的多头潜
多模态学习分析（MLA）驱动高中差异化教学策略研究
DeepSeek-V3的基本架构仍然基于Transformer框架，为了实现高效推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3还采用了MLA（多头潜在注意力）。MHA（多头注意力）通过多个注意力头并行工作捕捉序列特征，但面临高计算成本和显存占用；MLA（多头潜在注意力）则通过低秩压缩优化键值矩阵，降低显存占用并提高推理效率。一、多头注意力（MHA）多头注意力（Multi-Head Attention
MHA2MLA是复旦大学、华东师范大学、上海AI Lab等机构联合推出的数据高效微调方法，通过引入多头潜在注意力机制（MLA），显著优化基于Transformer的LLM推理效率，降低推理成本。
本文介绍的DeepSeek-TS方法利用 GRPO 结合使用 Mamba 风格状态空间更新的扩展 MLA 模块。实验表明，这个 GRPO 启发模型可
