DeepSeek最新論文科普：物美價廉的超長上下文方案

原標題：DeepSeek最新論文解讀：NSA，物美價廉的超長上下文方案
文章來源：Founder Park
內容字數：9054字

DeepSeek的Native Sparse Attention：高效且強大的稀疏注意力機制

本文解讀了DeepSeek最新論文“Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention”，該論文在Twitter上獲得百萬閱讀量，并被網友評價為“遠超Grok 3”。DeepSeek致力于解決稀疏注意力機制的現有問題，并提出了一種名為NSA (Native Sparse Attention) 的全新方案。

1. 稀疏注意力機制及其挑戰

稀疏注意力機制模擬人類閱讀時“一目十行”的模式，只關注重點信息。然而，現有稀疏注意力方法存在三大缺陷：首先，多數只能用于推理階段，無法用于訓練，限制了模型能力；其次，它們通常只專注于預填充或解碼階段，難以兼顧兩者；最后，它們與高效架構（如GQA、MQA）的兼容性差。

2. DeepSeek的解決方案：NSA

DeepSeek的NSA方案旨在克服上述挑戰，它包含三個部分：Token Compression（壓縮塊）、Token Selection（選擇塊）和Sliding Window（滑動窗口塊）。壓縮塊粗略計算所有注意力的分數；選擇塊基于壓縮塊的結果，精確計算重點部分的注意力分數；滑動窗口塊則關注最近的Token。通過這種分塊策略，NSA實現了在訓練和推理階段的全面應用，并兼顧預填充和解碼。

3. NSA的性能提升

在27B參數的MoE架構模型上，NSA將后向傳播速度提升6倍，前向傳播速度提升9倍，解碼速度提升11.6倍。更重要的是，它還提升了模型性能，在各種任務（包括超長上下文和推理任務）中均優于全注意力方法。DeepSeek推測，這是因為NSA迫使模型專注于最重要信息，從而提高了模型能力。

4. NSA的意義及未來展望

NSA的突破性進展使得超長上下文處理在成本和性能上都得到了極大優化，這將推動AI編程領域的快速發展。DeepSeek的開源策略，雖然可能導致部分利益損失，但也體現了其開放和共享的精神。未來，NSA的思路或許可以應用于視覺大模型，并進一步提升其性能。

5. 作者的個人感悟

作者作為一名文科背景的產品經理，堅持閱讀DeepSeek論文的原因在于：需要獲取可靠的底層信息；缺乏高質量的二手信息；DeepSeek論文提供了高質量、系統化的技術知識；DeepSeek展現了真誠的態度。作者鼓勵讀者盡可能閱讀原文，并強調實踐的重要性。

6. DeepSeek-Coder的未來

作者對DeepSeek-Coder系列的未來發展充滿期待，認為基于更強大的基座模型和新技術的應用，DeepSeek-Coder將取得更大的突破。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。