动易网站后台管理功能,工作的拼音,抖音seo培训,简洁大气摄影网站【AIGC魔童】DeepSeek核心创新技术#xff08;二#xff09;#xff1a;MLA 1. MLA框架的定义与背景2. MLA框架的技术原理#xff08;1#xff09;低秩联合压缩#xff08;2#xff09;查询的低秩压缩#xff08;3#xff09;旋转位置嵌入#xff08;RoPE#xff09… 【AIGC魔童】DeepSeek核心创新技术二MLA 1. MLA框架的定义与背景2. MLA框架的技术原理1低秩联合压缩2查询的低秩压缩3旋转位置嵌入RoPE 3. MLA框架的优势4. MLA框架的核心价值 DeepSeek 的 MLAMulti-head Latent Attention框架凭借其独特的技术原理和显著优势吸引了众多关注。下面将详细解读 MLA 框架。
1. MLA框架的定义与背景
DeepSeek 是一家专注于人工智能技术的公司其开发的 MLAMulti-Head Latent Attention框架是 DeepSeek-V3 模型中用于高效推理的核心注意力机制。MLA 通过低秩联合压缩技术减少了推理时的键值KV缓存从而在保持性能的同时显著降低了内存占用。这一技术的出现是为了应对传统 Transformer 模型在大规模语言模型LLM推理过程中面临的内存瓶颈问题。
在标准的 Transformer 模型中多头注意力Multi-Head Attention, MHA机制通过并行计算多个注意力头来捕捉输入序列中的不同特征。每个注意力头都有自己的查询Query, Q、键Key, K和值Value, V矩阵计算过程如下 查询矩阵 Q用于计算输入序列中每个位置的注意力权重。 键矩阵 K用于与查询矩阵 Q 计算注意力分数。 值矩阵 V用于根据注意力分数加权求和得到最终的输出。
然而这种机制在处理长序列时会面临巨大的内存开销。例如对于一个长度为 S 的序列每个头的维度为 d 则每个头的 KV 缓存大小为2 x S x d 。对于大规模模型这会导致显存占用过高限制了模型的推理效率。
为了解决这一问题MLA 框架应运而生。它通过低秩联合压缩技术将 KV 缓存的存储需求显著降低同时保持了模型的性能。这一技术的核心在于通过低秩分解和矩阵变换将原本需要存储的大量 KV 值压缩为更小的维度从而减少了显存的使用量。
2. MLA框架的技术原理
MLA 框架本质上是一种优化后的注意力机制。在理解它之前我们先来简单了解一下什么是注意力机制。在大语言模型处理信息时比如处理一段文本它需要知道文本中哪些部分是重要的哪些部分相对次要注意力机制就像是模型的 “聚焦器”帮助模型把重点放在关键信息上。而 MLA 框架则是在这个基础上进一步优化让模型在处理信息时更加高效。
1低秩联合压缩
核心思想MLA 的一个关键技术是对注意力机制中的键Key和值Value进行低秩联合压缩。简单来说就是把原本较大的数据量通过一定的方式变小这样在推理的时候需要缓存的键值KV对数量就会减少。
低秩联合压缩技术是 DeepSeek MLA 框架的核心它通过将高维的键Key和值Value矩阵压缩到低维空间从而显著减少存储需求。在传统的多头注意力机制中每个头的键和值矩阵都需要单独存储这在处理长序列时会导致巨大的内存开销。例如对于一个长度为 S 的序列每个头的维度为 d 则每个头的 KV 缓存大小为2 x S x d 。对于大规模模型这会导致显存占用过高限制了模型的推理效率。
MLA 框架通过低秩联合压缩技术解决了这一问题。它首先将输入数据压缩到一个低秩空间然后再通过上投影矩阵将其恢复到原始维度。这种压缩方式不仅减少了存储需求还保持了模型的性能。具体来说MLA 的低秩联合压缩过程如下
低秩压缩首先对输入进行低秩压缩将维度为 d 的输入压缩到维度为 r其中r d 通过一个低秩变换矩阵 Wr 实现 其中 Wr是一个d x r 的矩阵将输入压缩到低秩空间。
扩展维度然后通过两个变换矩阵Wk和Wv 将低秩的 Latent_KV 扩展回原始维度d 得到每个头的 K 和 V 其中Wk和Wv是r x d的矩阵用于将低秩表示恢复到原始维度。
计算注意力最后通过查询矩阵 Q 与 K 计算注意力分数并使用 V 进行加权求和得到最终的输出 通过这种方式MLA 框架不仅减少了 KV 缓存的存储需求还保持了模型的性能使得大规模语言模型的推理变得更加高效。想象一下原本模型需要一个很大的 “仓库” 来存放键值对信息现在通过低秩压缩“仓库” 变小了在推理过程中内存使用就减少了推理效率也就提升了。
2查询的低秩压缩 优化目的除了对键和值进行压缩MLA 还对注意力查询Query进行低秩压缩以减少训练过程中的激活内存。查询可以理解为模型在寻找信息时提出的问题对查询进行压缩能让模型在训练时更节省内存资源。 实现方式查询的低秩压缩通过类似的投影操作实现具体公式如下 其中WQdown是查询的下投影矩阵 qi是第 i 个 token 的查询向量。通过这个投影操作将查询向量也进行了低秩压缩。
性能保持尽管 MLA 通过低秩压缩减少了 KV 缓存和激活内存但它仍然能够保持与标准多头注意力MHA相当的性能。这就好比一辆车经过改装后不仅更省油减少内存占用速度还没有变慢性能相当。
3旋转位置嵌入RoPE
位置信息处理在处理长序列时位置信息非常重要。比如 “我今天去了北京” 和 “今天我去了北京”虽然词语相同但表达的意思可能因为位置不同而有所差异。MLA 架构结合了旋转位置嵌入RoPE来有效处理长序列中的位置依赖问题。
作用RoPE 通过旋转操作将位置信息嵌入到键和查询中。具体来说对于位置n和维度2i、2i 1 RoPE 的操作如下 其中qn是位置n的查询向量。通过这样的旋转操作模型能够更好地捕捉长距离依赖关系从而提升对长序列的处理能力。
3. MLA框架的优势 内存占用少低秩联合压缩和查询的低秩压缩减少了 KV 缓存和激活内存降低模型在推理和训练时对内存的需求利于在资源有限的设备上运行模型。 推理效率高内存占用减少模型处理信息速度加快能更高效生成结果比如在对话系统中能更快回复用户问题。 长序列处理能力强结合 RoPE模型能更好处理长序列理解文本中长距离的依赖关系处理长篇文档时表现更出色。
4. MLA框架的核心价值
MLAMulti-Head Latent Attention框架通过低秩联合压缩技术解决了传统 Transformer 模型在大规模语言模型推理过程中面临的内存瓶颈问题。其核心优势在于显著减少了 KV 缓存的存储需求同时保持了模型的性能。具体来说MLA 框架通过低秩压缩和矩阵变换将高维的键Key和值Value矩阵压缩到低维空间再通过上投影矩阵将其恢复到原始维度从而减少了显存的使用量。这一技术不仅显著降低了内存占用还提高了推理效率使得大规模语言模型的推理变得更加高效。此外MLA 框架具有很强的兼容性可以无缝集成到现有的 Transformer 模型中无需对模型架构进行大规模的修改这使得其在实际应用中具有广泛的应用前景。
