DeepSeek发布最新NSA技术论文！创始人梁文锋参与引人注目

近日，deepseek在海外社交平台发布了一篇纯技术论文报告，其主要内容是关于NSA（即Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）。

据了解，NSA通过高效的长序列处理能力，使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或多轮对话（如千轮客服场景），扩展了大语言模型在文档分析、代码生成、复杂推理等领域的应用边界。

同时，NSA通过针对现代硬件的优化设计，在提高推理速度的同时、降低预训练成本，而不会牺牲性能。

它在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中均能达到或超越全注意力模型的表现。

DeepSeek团队表示，稀疏注意力为提高效率同时保持模型能力，提供了一个有前景的方向。

公开资料显示，NSA（即Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）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。

它专为长文本训练与推理设计，能够利用动态分层稀疏策略等方法，通过针对现代硬件的优化设计，显著优化传统AI模型在训练和推理过程中的表现。

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