主要观点总结
DeepSeek新提出的注意力机制NSA引发讨论热潮。该机制旨在解决大模型上下文建模中计算成本高昂的问题，实验表明其能显著提高前向传播、反向传播和解码速度。论文介绍了NSA的核心方法，包括动态分层稀疏策略、粗粒度Token压缩和细粒度Token选择等。研究人员用包含知识、推理和编码能力的多个通用基准测试验证了NSA的有效性。
关键观点总结
关键观点1: 新注意力机制NSA被提出
为了解决大模型上下文建模中计算成本高昂的问题，DeepSeek提出了名为NSA的可原生训练的稀疏注意力机制。
关键观点2: NSA的实验结果显著
实验表明，NSA在64k上下文的解码、前向传播和反向传播中均实现了显著加速，其中前向传播速度最高可提升9倍，反向传播速度最高可提升6倍，解码速度提升可达11.6倍。
关键观点3: NSA的核心方法
NSA的核心方法包括动态分层稀疏策略、粗粒度Token压缩和细粒度Token选择。这些方法旨在减少计算量的同时，避免信息丢失，使模型在处理长序列时既高效又精准。
关键观点4: NSA的有效性得到验证
在包含知识、推理和编码能力的多个通用基准测试中，与全注意力模型相比，NSA模型性能不降反超，验证了NSA的有效性。
关键观点5: 评选报名活动
关于2025年值得关注的AIGC企业与产品的评选正在进行，结果将于4月中国AIGC产业峰会上公布。
文章预览
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek新注意力机制论文一出，再次引爆讨论热度。 依然是熟悉的画风，熟悉的味道—— 那边马斯克疯狂烧了20万张卡训出Grok 3，这厢DeepSeek重点关注的依然是 压缩计算和推理成本 。 具体来说，新论文提出了一种可原生训练的稀疏注意力机制，名为 NSA （Native Sparse Attention）。 目的很明确：解决大模型上下文建模中，标准注意力机制造成的计算成本高昂的问题。 效果也很明显： 实验表明，在解码64k上下文时，基于softmax架构的注意力计算占到总延迟的70%-80%。而在不影响性能的前提下，NSA在64k上下文的解码、前向传播和反向传播中均实现了显著加速。 其中 前向传播速度最高可提升9倍，反向传播速度最高可提升6倍，解码速度提升可达11.6倍 。 正如不少网友提到的，NSA意味着DeepSeek找到了优化注意力的方法，可
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