DeepSeek的NSA技术（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）是一种专为超快速长文本训练与推理设计的稀疏注意力机制。
该技术通过硬件对齐优化和动态分层稀疏策略，显著提升了长文本处理的效率，同时降低了预训练成本，而不牺牲性能。
NSA技术的核心特点：
动态分层稀疏策略：结合粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，既保留了全局上下文感知能力，又兼顾了局部信息的精确性。
硬件对齐优化：针对现代硬件（如Tensor Core）进行设计，最大化计算效率，减少内存访问量。
端到端训练支持：支持从预训练到推理的全流程训练，减少了预训练计算成本。
显著的效率提升：在处理长序列时，NSA在解码、前向传播和反向传播等阶段均实现了显著加速，最高可达11.6倍。
实验表现：
在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中，NSA的表现不仅达到了全注意力模型的水平，甚至在某些任务中表现更优。例如，在8卡A100计算集群上，NSA的前向传播和反向传播速度分别比全注意力模型快9倍和6倍。
应用场景：
NSA技术使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或多轮对话（如千轮客服场景），扩展了大语言模型在文档分析、代码生成和复杂推理等领域的应用边界。
DeepSeek的NSA技术被认为是AI长文本处理领域的一项重要突破，为降低AI研发门槛和推动AI的广泛应用提供了新的可能性。网友回复
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