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deepseek核心技术:MLA架构-多头潜在注意力

deepseek核心技术:MLA架构-多头潜在注意力

MLA架构即Multi-Head Latent Attention(多头潜在注意力)架构,是一种优化后的注意力机制。以下是对其及相关示例的具体介绍:

  • 工作原理
    • 输入嵌入:将输入序列中的每个元素转换为向量表示,即嵌入向量。例如在处理文本时,将文本中的每个词转换为对应的向量,假设输入序列是一句话“我喜欢自然语言处理”,每个词都会被转为一个特定维度的向量,形成一个向量序列。
    • 潜在变量生成:将输入通过线性变换得到查询矩阵Q和键矩阵K,再通过可学习的参数矩阵将Q映射到潜在变量空间得到潜在变量Z,Z是对输入序列的“压缩”表示,保留了关键信息。比如在对上述句子进行处理时,通过这些变换,会把句子中词的向量表示压缩成更紧凑的潜在变量表示,只保留关键语义信息,如“自然语言处理”可能被压缩成一个代表其核心概念的潜在变量
    • 注意力权重计算:在潜在变量空间中,计算Z与K之间的相似度得到注意力权重。例如计算“我喜欢”与“自然语言处理”之间的关联程度,得出它们在语义上的注意力权重,

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