里面介绍了NSA(Native Sparse Attention,原生稀疏注意力),这是一种创新的稀疏注意力机制,该机制专为与现代硬件高度协同且支持本机训练而设计,旨在实现超高速的长上下文训练与推理过程。
HashAttention(Desai等人,2024)等方法中使用的基于令牌粒度的选择策略导致在注意力计算期间需要从KV缓存中加载大量单独令牌。这种非连续内存访问防止了FlashAttention等快速注意力技术的有效适应,后者依赖于连续内存访问和块式计算来实现高吞吐量。结果,实现不得不回退到低硬件利用率,大大降低了训练效率。 2.3 原生稀疏性...
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...
梁文锋参与署名 2月18日,DeepSeek在海外社交平台发布了一篇纯技术论文报告,论文主要内容是关于NSA(Natively Sparse Attention,原生稀疏注意力)。据介绍,这是一种用于超快速长文本训练与推理的、硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。 2月18日,DeepSeek在海外社交平台发布了一篇纯技术论文报告,论文主要内容是关于NSA(N...
Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention http://t.cn/A6BlVNeL 该论文提出了一种名为NSA的稀疏注意力机制,旨在解决传统注意力机制在处理长文本上下文时的高计算成...
DeepSeek发布新技术论文 三言科技消息 DeepSeek刚刚宣布提交了新的技术论文,是关于NSA(Natively Sparse Attention,原生稀疏注意力),官方介绍这是一种用于超快速长文本训练与推理的、硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。 值得注意的是,DeepSeek创始人梁文锋是作者之一。可见他确实是热衷于技术研究的人。
DeepSeekNativeSparseAttention论文浏览, 视频播放量 37、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 马腾飞每天更新, 作者简介 - 2014年龙江县奥迪双钻“我是火力少年王”挑战赛亚军 - 香港中文大学(深圳),相关视频:千万不要用DeepSeek写论
2. 分别使用 Spatial 和 Temporal 两种稀疏模式计算其注意力结果,并与 Dense Attention 对比误差; 3. 为每个 Attention Head 选择误差最小的稀疏模式。 仅使用 64 个 Query Token(占全部 token 总数的 0.1%),即可准确预测最优的稀疏模式。这种轻量级探索 + 局部误差拟合的策略,几乎不增加额外计算开销(<3%),但...
【CVPR2021】Image super-resolution with non-local sparse attention,论文:【CVPR2021】Imagesuper-resolutionwithnon-localsparseattention代码:https://github.com/HarukiYqM/Non-Local-Sparse-Attention对于超分辨率应用,non-localatte...
▊1. 论文和代码地址 Sparse MLP for Image Recognition: Is Self-Attention Really Necessary? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.05422代码地址:未开源 sMLP Block复现代码:https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch#5-sMLP-Usage ...