DeepSeek最新论文解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案

DeepSeek最新论文科普：物美价廉的超长上下文方案

原标题：DeepSeek最新论文解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案
文章来源：Founder Park
内容字数：9054字

DeepSeek的Native Sparse Attention：高效且强大的稀疏注意力机制

本文解读了DeepSeek最新论文“Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention”，该论文在Twitter上获得百万阅读量，并被网友评价为“远超Grok 3”。DeepSeek致力于解决稀疏注意力机制的现有问题，并提出了一种名为NSA (Native Sparse Attention) 的全新方案。

1. 稀疏注意力机制及其挑战

稀疏注意力机制模拟人类阅读时“一目十行”的模式，只关注重点信息。然而，现有稀疏注意力方法存在三大缺陷：首先，多数只能用于推理阶段，无法用于训练，限制了模型能力；其次，它们通常只专注于预填充或解码阶段，难以兼顾两者；最后，它们与高效架构（如GQA、MQA）的兼容性差。

2. DeepSeek的解决方案：NSA

DeepSeek的NSA方案旨在克服上述挑战，它包含三个部分：Token Compression（压缩块）、Token Selection（选择块）和Sliding Window（滑动窗口块）。压缩块粗略计算所有注意力的分数；选择块基于压缩块的结果，精确计算重点部分的注意力分数；滑动窗口块则关注最近的Token。通过这种分块策略，NSA实现了在训练和推理阶段的全面应用，并兼顾预填充和解码。

3. NSA的性能提升

在27B参数的MoE架构模型上，NSA将后向传播速度提升6倍，前向传播速度提升9倍，解码速度提升11.6倍。更重要的是，它还提升了模型性能，在各种任务（包括超长上下文和推理任务）中均优于全注意力方法。DeepSeek推测，这是因为NSA迫使模型专注于最重要信息，从而提高了模型能力。

4. NSA的意义及未来展望

NSA的突破性进展使得超长上下文处理在成本和性能上都得到了极大优化，这将推动AI编程领域的快速发展。DeepSeek的开源策略，虽然可能导致部分利益损失，但也体现了其开放和共享的精神。未来，NSA的思路或许可以应用于视觉大模型，并进一步提升其性能。

5. 作者的个人感悟

作者作为一名文科背景的产品经理，坚持阅读DeepSeek论文的原因在于：需要获取可靠的底层信息；缺乏高质量的二手信息；DeepSeek论文提供了高质量、系统化的技术知识；DeepSeek展现了真诚的态度。作者鼓励读者尽可能阅读原文，并强调实践的重要性。

6. DeepSeek-Coder的未来

作者对DeepSeek-Coder系列的未来发展充满期待，认为基于更强大的基座模型和新技术的应用，DeepSeek-Coder将取得更大的突破。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。