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        梁文鋒、楊植麟同一天文“秀肌肉”,主題居然撞上了!下一代模型要來(lái)了?

        AIGC動(dòng)態(tài)5個(gè)月前發(fā)布 AI前線
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        DeepSeek和月之暗面,有點(diǎn)像,又不太一樣。

        梁文鋒、楊植麟同一天發(fā)論文“秀肌肉”,主題居然撞上了!下一代模型要來(lái)了?

        原標(biāo)題:梁文鋒、楊植麟同一天文“秀肌肉”,主題居然撞上了!下一代模型要來(lái)了?
        文章來(lái)源:AI前線
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):8151字

        DeepSeek和月之暗面:長(zhǎng)文本處理技術(shù)的巔峰對(duì)決

        近日,DeepSeek和月之暗面(Moonshot AI)兩家公司幾乎同時(shí)發(fā)布了關(guān)于改進(jìn)Transformer架構(gòu)注意力機(jī)制的研究成果,引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注。兩篇論文都致力于提升AI處理長(zhǎng)文本的能力并降低計(jì)算成本,展現(xiàn)了行業(yè)對(duì)高效處理長(zhǎng)文本的迫切需求,以及技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)的白熱化。

        1. Transformer架構(gòu)的瓶頸:長(zhǎng)文本處理難題

        Transformer架構(gòu)自2017年提出以來(lái),極大地推動(dòng)了AI發(fā)展。然而,其注意力機(jī)制的計(jì)算復(fù)雜度與輸入序列長(zhǎng)度的平方成正比(O(n2)),導(dǎo)致處理長(zhǎng)文本(超過(guò)1萬(wàn)個(gè)token)時(shí)計(jì)算成本和內(nèi)存占用急劇增加,成為限制模型進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。

        2. DeepSeek的NSA:原生可訓(xùn)練的稀疏注意力機(jī)制

        DeepSeek提出的原生可訓(xùn)練稀疏注意力機(jī)制NSA(Natively Trainable Sparse Attention),通過(guò)動(dòng)態(tài)分層稀疏策略,結(jié)合粗粒度token壓縮和細(xì)粒度token選擇,高效建模長(zhǎng)上下文。NSA的核心在于減少不必要的計(jì)算,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升速度。其算法優(yōu)化針對(duì)現(xiàn)代硬件進(jìn)行優(yōu)化,并支持端到端訓(xùn)練,避免額外計(jì)算步驟。實(shí)驗(yàn)表明,NSA在多個(gè)長(zhǎng)文本任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異,在處理64k長(zhǎng)度序列時(shí),解碼、前向傳播和后向傳播分別實(shí)現(xiàn)了2.5倍、3.1倍和2.8倍的加速。

        3. 月之暗面的MoBA:混合塊注意力架構(gòu)

        月之暗面提出的混合塊注意力架構(gòu)MoBA(Mixture of Block Attention),同樣致力于解決長(zhǎng)文本處理的計(jì)算瓶頸。MoBA的核心思想是讓模型自主決定關(guān)注哪些部分,而不是人為規(guī)定,借鑒了“專家混合(MoE)”的思想。MoBA能夠靈活切換全注意力和稀疏注意力,在保持模型性能的同時(shí)顯著降低計(jì)算量。該技術(shù)已應(yīng)用于其AI助手Kimi,使其能夠高效處理長(zhǎng)文本請(qǐng)求。

        4. 兩家公司技術(shù)路線的相似性與差異

        DeepSeek和月之暗面兩家公司在技術(shù)路線上的相似性體現(xiàn)在都采用了稀疏注意力機(jī)制來(lái)解決長(zhǎng)文本處理問(wèn)題,但具體實(shí)現(xiàn)方法有所不同。DeepSeek的NSA更注重算法優(yōu)化和硬件適配,而MoBA則更強(qiáng)調(diào)模型的靈活性和自適應(yīng)性。

        5. 思維鏈學(xué)習(xí)的碰撞:R1與K1.5的較量

        這并非兩家公司第一次在核心思想上“撞車”。此前,DeepSeek的R1和月之暗面的K1.5都采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)和思維鏈學(xué)習(xí)(COT)來(lái)提升AI推理能力。K1.5在技術(shù)細(xì)節(jié)方面更為深入,但由于DeepSeek的R1更受關(guān)注,K1.5的成果未得到充分的討論。OpenAI在其論文中也提及了R1和K1.5,認(rèn)可了這兩個(gè)模型在推理能力方面的成就。

        6. 未來(lái)展望:模型創(chuàng)新邁向新階段

        DeepSeek和月之暗面在長(zhǎng)文本處理和推理能力方面的持續(xù)創(chuàng)新,預(yù)示著AI模型技術(shù)正邁向新的階段。兩家公司在核心技術(shù)上的“撞車”也從側(cè)面反映了行業(yè)發(fā)展方向的趨同,以及對(duì)高效、智能AI模型的共同追求。


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        文章來(lái)源:AI前線
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        作者簡(jiǎn)介:面向AI愛(ài)好者、開發(fā)者和科學(xué)家,提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例,助你全面擁抱AIGC。

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