数据：
DeepSeek发布原生稀疏注意力机制（NSA），实现长文本处理速度提升最高达11.6倍，并在多个基准测试中超越传统全注意力模型。
线索：
DeepSeek的NSA机制通过算法与硬件的结合优化了长文本任务的训练与推理效率。公司的战略发展和技术进步可能会吸引投资者的关注，尤其是在AI领域高度重视效率和性能的背景下。NSA的成功实施不仅可能提升DeepSeek在市场中的竞争力，还可能使其成为长文本处理领域的领军者，给相关技术和市场带来重大影响。
正文：
DeepSeek团队于2025年2月18日发布了一项新的研究成果，介绍了一种名为原生稀疏注意力机制（NSA）的技术，这项技术专门用于优化长文本训练与推理。NSA结合了动态分层稀疏策略、粗粒度的Token压缩和精粒度的Token选择，从而有效提升了长文本任务的处理速度。在解码阶段，该技术的速度提升最高可达11.6倍。此外，NSA机制的效率提升则主要依赖于其针对现代硬件的优化设计，保证了在加速推理的同时降低了预训练成本，并保持了模型性能。
DeepSeek的创始人兼CEO梁文锋参与了这项研究，并在作者排名中位列倒数第二，这表明他在项目管理中积极参与一线研究工作。本项目的第一作者Jingyang Yuan是在DeepSeek实习期间完成的研究。DeepSeek针对硬件设计的优化，不仅使NSA在前向和反向传播速度方面分别比传统全注意力机制快了9倍和6倍，更在多个通用基准测试中超越了全注意力模型，尤其在长上下文任务的处理上表现优异。
NSA的核心组成部分围绕着动态分层稀疏策略展开，关注于如何在长文本的建模中尽可能保留全局上下文感知能力的同时确保局部信息的精确性。这一机制在长序列解码时传输的内存需求显著降低，进一步提高了其效率。在实践中，NSA展示了在复杂任务中的强大能力，使得模型能够在信息提取等应用中表现出色。
目前，DeepSeek的NSA机制尚未整合至DeepSeek V3的训练流程中，但预计一旦整合，将极大提升其基座模型的能力和市场竞争力。
发布时间：
2025-02-18 18:41:02
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