在人工智能领域，DeepSeek 团队于近日发布了最新研究成果，推出了一种名为 NSA（Native Sparse Attention）的创新稀疏注意力机制。这项技术的核心目标是提升长上下文训练和推理的速度，特别是针对现代硬件进行了优化，使得训练和推理的效率大幅提升。
NSA 技术的推出，为人工智能模型的训练带来了显著的变化。首先，它通过一系列针对现代计算硬件特性的设计优化，显著提升了推理速度，并有效降低了预训练的成本。更重要的是，在提升速度和降低成本的同时，NSA 仍然保持了高水平的模型性能，确保了模型在多种任务中的表现不受影响。
DeepSeek 团队在其研究中采用了一种分层的稀疏策略，将注意力机制划分为三个分支:压缩、选择和滑动窗口。这种设计使得模型能够同时捕捉全局上下文和局部细节，从而提高了模型对长文本的处理能力。此外，NSA 在内存访问和计算调度方面的优化，使得长上下文训练的计算延迟和资源消耗得以大幅降低。
在一系列通用基准测试中，NSA 展示了其优异的性能。特别是在长上下文任务和基于指令的推理上，NSA 的表现甚至与完全注意力模型相当，部分情况下更胜一筹。这一技术的发布，标志着 AI 训练和推理技术的又一次飞跃，将为未来的人工智能发展带来新的动力。
NSA 论文（https://arxiv.org/pdf/2502.11089v1）。
划重点:
🌟 NSA 技术的推出显著提升了长上下文训练和推理的速度，并降低了预训练成本。
🛠️ 采用分层稀疏策略，将注意力机制分为压缩、选择和滑动窗口，增强了模型对长文本的处理能力。
📈 在多项基准测试中，NSA 表现优异，部分情况下超过了传统的完全注意力模型。
