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DeepSeek发表纯技术论文报告《原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》

DeepSeek团队近日发布了一种名为NSA（Natively Sparse Attention）的新型稀疏注意力机制，提高了长文本处理的效率，同时保持甚至超越传统全注意力（Full Attention）模型的性能。

NSA采用动态分层稀疏策略，将粗粒度的令牌压缩与细粒度的令牌选择相结合，以保留全局上下文信息和局部精度。其核心创新包括：（1）优化计算强度以提高现代硬件的计算效率，并通过专门的实现最大化利用计算资源；（2）支持端到端训练，有效减少预训练计算成本，同时保持模型性能。

实验结果表明，基于NSA预训练的模型在通用基准测试、长文本任务及指令推理方面均表现出色，并在64k长度的序列处理中，实现了在解码、前向传播和反向传播各阶段的显著加速。NSA的推出有望推动下一代大语言模型...