Sparse Attention（稀疏注意力）正是为了解决这一问题而提出的一种优化方法。它通过在计算时仅关注部分重...
整体如下图,把KV向量分别输入三个分支,以不同的attention进行计算,然后最后加权在一起,后面会详细通俗展开介绍 左图:该框架通过三个并行的注意力分支处理输入序列:对于给定的查询,前面的键和值被处理为粗粒度模式(patterns)的压缩注意力、重要 token 块的选定注意力和局部上下文的滑动注意力。 右图:每个分支产生的不...
DeepSeek 发布新论文,提出了新的注意力机制 ——NSA(Native Sparse Attention),是一种面向硬件且支持原生训练的稀疏注意力机制,专为超快长上下文训练与推理设计。 NSA架构在通用基准测试中达到了全注意力的性能,长上下文评估中的建模能力更胜一筹,推理能力得到增强,同时计算延迟显著降低,在64K长文本场景下,NSA实现解...
原句子有57个汉字(假设每个汉字都是一个token),但实际表达核心语义的token只有16个,如果用attention机制来计算,那么这57个token中,Q*K接近的只有这16个token,其他41个token全是边角多余的,这些多余的token去掉是不影响原文语义表的,所以如果只计算这16个token的attention,计算量只有16^2/57^2 = 8%,这不就大幅...
DeepSeek 官宣推出 NSA(Native Sparse Attention)。DeepSeek 官方表示,该机制可优化现代硬件设计,聚焦重要的信息,加速推理同时降低预训练成本,并且不牺牲性能。 概念股: 中持股份、浪潮信息
Implementation of the sparse attention pattern proposed by the Deepseek team in their "Native Sparse Attention" paper deep-learning artificial-intelligence attention sparse-attention Updated Mar 24, 2025 Python thu-ml / SpargeAttn Star 328 Code Issues Pull requests SpargeAttention: A training-fr...
稀疏注意力(Sparse Attention) & 局部注意力(Local Attention) û收藏 转发 2 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 微关系 他的关注(780) 茑屋书店官方微博 抖音集团李亮 勾留堂-沙鸥 4-13_Hertz 他的粉丝(3592) 听说名字长会...
【Block Sparse Attention:支持混合稀疏模式的稀疏注意力核心库,主要用于优化大型语言模型的计算性能,有效降低推理成本】'mit-han-lab/Block-Sparse-Attention: A sparse attention kernel supporting mix sparse patterns' GitHub: github.com/mit-han-lab/Block-Sparse-Attention #人工智能# #机器学习# #语言模型# ...
我们提出了NSA(原生可训练稀疏注意力,Natively trainable Sparse Attention),该机制结合了算法创新与硬件对齐优化,实现了高效的长上下文建模。NSA 采用动态分层稀疏策略,结合粗粒度的 token 压缩和细粒度的 token 选择,在保持全局上下文感知的同时确保局部精确性。
Sparse Attention Benefits of Sparse Attention Implementation Details Example Usage Conclusion Introduction Deep learning models, particularly in the field of Natural Language Processing (NLP), have greatly benefited from the introduction of the attention mechanism. However, as these models grow larger and ...