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DeepSeek发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力(Native Sparse Attention, NSA)直击当下推理模型的痛点:值得一提的是,幻方科技、DeepSeek 创始人梁文锋作为co-authors也亲自下场参与了。
传统 Attention 机制的计算复杂度随着序列长度的增加而呈平方级增长,这成为了制约 LLM 发展的关键瓶颈。NSA 的核心亮点可以简单概括为:极致的降本增效,友好的硬件设计,挑战预训练Scaling Law规则,可以称得上是LLM 领域又一里程碑式进展!
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为了帮大家解决包括但不限于以上疑问,研梦非凡3月7日晚(周五)邀请了手握10余篇顶会的杨导师给大家详细介绍NSA的设计原理、实验设置以及实验结果,希望能为大家DeepSeek在相关领域的技术发展带来一些启发。
【简介】毕业于知名计算机名校。博士期间研究方向聚焦为计算机视觉,自然语言处理,高效的深度学习训练和推理方法,大语言模型轻量化与高效微调技术。
曾在多家公司担任算法研究员,并进行计算机视觉,高效模型压缩算法,多模态大语言模型的研究,包括模型量化bwin必威体育官方网站,,剪枝,蒸馏bwin必威体育官方网站,,编译以及高效稀疏化训练与推理。
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