DeepSeek 重磅发布论文！（附下载）

文章预览

2月18日，DeepSeek公布了一项由梁文锋亲自参与的研究论文成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）机制。这是DeepSeek团队在稀疏注意力领域的创新性工作，结合了算法创新和硬件优化，旨在解决长上下文建模中的计算瓶颈。 近年来，我们见证了长文本建模在 AI 领域的重要性日益凸显。无论是深度推理、代码库生成、还是多轮对话，都离不开模型对长序列信息的有效处理能力。像 OpenAI 的 o-series 模型、DeepSeek-R1、以及 Google Gemini 1.5 Pro 等，都展现了处理超长文本的强大潜力。 传统Transformer模型中的全注意力（Full Attention）机制面临着高昂的计算成本和内存需求。这不仅限制了模型在处理长文本时的效率，也影响了其在实际应用中的可行性。因此，如何在保证模型性能的同时，降低注意力机制的计算成本和内存需求，成为当前NLP领域亟待解决的 ………………………………