📌 📄 内容摘要:
@YougLin 在 deepseek发布NSA 中发帖
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10分钟前。
介绍 NSA：一种硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力机制，用于超快速的长上下文训练和推理！ NSA 的核心组成部分： • 动态层次稀疏策略 • 粗粒度令牌压缩 • 精细化的令牌选择 !
通过针对现代硬件的优化设计，NSA 加快了推理速度，同时降低了预训练成本——而不影响性能。它在一般基准、长上下文任务和基于指令的推理上与全注意力模型相匹配或超越。
有关更多细节，请查看我们的论文： https://arxiv.org/abs/2502.11089
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