标签：多头潜在注意力
DeepSeek V2：中国大模型技术创新的典范
DeepSeek V2作为中国大模型技术创新的代表，通过混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力（MLA）技术，显著降低了训练成本并提升了推理速度。其236B参数规模、21...
稀疏激活架构：DeepSeek如何重新定义AI推理效率
本文深入探讨了稀疏激活架构在AI领域的革命性应用，特别是DeepSeek公司如何通过混合专家模型（MoE）和强化学习技术，显著提升推理效率并降低成本。文章还分析...
多头潜在注意力（MLA）：DeepSeek引领AI效率革命
多头潜在注意力（MLA）是DeepSeek推出的一项创新技术，通过低秩压缩和解耦旋转位置嵌入，显著减少内存占用并提升推理效率。MLA在保持模型性能的同时，为AI大...
DeepSeek开源FlashMLA：AI推理效率的革命性突破
DeepSeek开源项目FlashMLA通过优化多头潜在注意力机制，显著提升AI推理效率，尤其在Hopper GPU上表现卓越。本文探讨了FlashMLA的技术原理、应用场景及其对AI...
DeepSeek与MLA：字节跳动AI模型的技术突破与商业化挑战
字节跳动AI模型DeepSeek通过MLA技术实现算力优化，用户规模爆发式增长，但面临算力瓶颈与商业化挑战。本文探讨DeepSeek的技术演进、开源生态及未来发展方向，...
MLA低秩矩阵压缩：DeepSeek大模型性能优化的核心技术
本文深入探讨了DeepSeek大模型中MLA低秩矩阵压缩技术的核心原理及其在AI训练和推理中的关键作用。通过KV压缩、低秩降维和动态序列处理，MLA显著减少了内存占...
DeepSeek开源MLA解码内核FlashMLA：突破GPU算力瓶颈的新里程碑
DeepSeek开源了针对Hopper GPU优化的MLA解码内核FlashMLA，通过低秩注意力机制和动态序列优化，显著提升AI推理效率，突破GPU算力瓶颈，为AI行业带来技术红利。
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