DeepSeek 的 MLA（Multi-head Latent Attention）框架凭借其独特的技能原理和显著优势，吸引了众多关注。下面将详细解读 MLA 框架。
1. MLA框架的定义与配景
DeepSeek 是一家专注于人工智能技能的公司，其开发的 MLA（Multi-Head Latent Attention）框架是 DeepSeek-V3 模型中用于高效推理的核心注意力机制。MLA 通过低秩联合压缩技能，淘汰了推理时的键值（KV）缓存，从而在保持性能的同时显著降低了内存占用。这一技能的出现，是为了应对传统 Transformer 模型在大规模语言模型（LLM）推理过程中面临的内存瓶颈题目。
在标准的 Transformer 模型中，多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）机制通过并行计算多个注意力头来捕捉输入序列中的不同特征。每个注意力头都有自己的查询（Query, Q）、键（Key, K）和值（Value, V）矩阵，计算过程如下：
- 查询矩阵 Q：用于计算输入序列中每个位置的注意力权重。
- 键矩阵 K：用于与查询矩阵 Q 计算注意力分数。
- 值矩阵 V：用于根据注意力分数加权求和，得到最终的输出。
然而，这种机制在处理长序列时，会面临巨大的内存开销。例如，对于一个长度为 S 的序列，每个头的维度为 d ，则每个头的 KV 缓存巨细为2 x S x d 。对于大规模模型，这会导致显存占用过高，限制了模型的推理效率。
为相识决这一题目，MLA 框架应运而生。它通过低秩联合压缩技能，将 KV 缓存的存储需求显著降低，同时保持了模型的性能。这一技能的核心在于，通过低秩分解和矩阵变换，将原本必要存储的大量 KV 值压缩为更小的维度，从而淘汰了显存的使用量。
2. MLA框架的技能原理
MLA 框架本质上是一种优化后的注意力机制。在明确它之前，我们先来简单相识一下什么是注意力机制。在大语言模型处理信息时，比如处理一段文本，它必要知道文本中哪些部门是重要的，哪些部门相对次要，注意力机制就像是模型的 “聚焦器”，帮助模型把重点放在关键信息上。而 MLA 框架则是在这个基础上，进一步优化，让模型在处理信息时更加高效。
（1）低秩联合压缩
- 核心头脑：MLA 的一个关键技能是对注意力机制中的键（Key）和值（Value）进行低秩联合压缩。简单来说，就是把原本较大的数据量通过肯定的方式变小，这样在推理的时候，必要缓存的键值（KV）对数量就会淘汰。
低秩联合压缩技能是 DeepSeek MLA 框架的核心，它通过将高维的键（Key）和值（Value）矩阵压缩到低维空间，从而显著淘汰存储需求。在传统的多头注意力机制中，每个头的键和值矩阵都必要单独存储，这在处理长序列时会导致巨大的内存开销。例如，对于一个长度为 S 的序列，每个头的维度为 d ，则每个头的 KV 缓存巨细为2 x S x d 。对于大规模模型，这会导致显存占用过高，限制了模型的推理效率。
MLA 框架通过低秩联合压缩技能解决了这一题目。它起首将输入数据压缩到一个低秩空间，然后再通过上投影矩阵将其恢复到原始维度。这种压缩方式不仅淘汰了存储需求，还保持了模型的性能。具体来说，MLA 的低秩联合压缩过程如下：
低秩压缩：起首对输入进行低秩压缩，将维度为 d 的输入压缩到维度为 r（其中r << d ），通过一个低秩变换矩阵 Wr 实现：
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其中， Wr是一个d x r 的矩阵，将输入压缩到低秩空间。
扩展维度：然后通过两个变换矩阵Wk和Wv ，将低秩的 Latent_KV 扩展回原始维度d ，得到每个头的 K 和 V：
其中，Wk和Wv是r x d的矩阵，用于将低秩表现恢复到原始维度。
计算注意力：末了，通过查询矩阵 Q 与 K 计算注意力分数，并使用 V 进行加权求和，得到最终的输出：
通过这种方式，MLA 框架不仅淘汰了 KV 缓存的存储需求，还保持了模型的性能，使得大规模语言模型的推理变得更加高效。想象一下，原本模型必要一个很大的 “仓库” 来存放键值对信息，现在通过低秩压缩，“仓库” 变小了，在推理过程中内存使用就淘汰了，推理效率也就提升了。
（2）查询的低秩压缩
- 优化目标：除了对键和值进行压缩，MLA 还对注意力查询（Query）进行低秩压缩，以淘汰训练过程中的激活内存。查询可以明确为模型在寻找信息时提出的题目，对查询进行压缩，能让模型在训练时更节流内存资源。
- 实现方式：查询的低秩压缩通过类似的投影操作实现，具体公式如下：
其中，WQdown是查询的下投影矩阵， qi是第 i 个 token 的查询向量。通过这个投影操作，将查询向量也进行了低秩压缩。
- 性能保持：只管 MLA 通过低秩压缩淘汰了 KV 缓存和激活内存，但它仍然能够保持与标准多头注意力（MHA）相当的性能。这就好比一辆车，经过改装后，不仅更省油（淘汰内存占用），速度还没有变慢（性能相当）。
（3）旋转位置嵌入（RoPE）
位置信息处理：在处理长序列时，位置信息非常重要。比如 “我本日去了北京” 和 “本日我去了北京”，固然词语相同，但表达的意思可能因为位置不同而有所差异。MLA 架构联合了旋转位置嵌入（RoPE）来有用处理长序列中的位置依赖题目。
作用：RoPE 通过旋转操作将位置信息嵌入到键和查询中。具体来说，对于位置n和维度2i、2i + 1 ，RoPE 的操作如下：
其中，qn是位置n的查询向量。通过这样的旋转操作，模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，从而提升对长序列的处理能力。
3. MLA框架的优势
- 内存占用少：低秩联合压缩和查询的低秩压缩，淘汰了 KV 缓存和激活内存，降低模型在推理和训练时对内存的需求，利于在资源有限的设备上运行模型。
- 推理效率高：内存占用淘汰，模型处理信息速度加快，能更高效生成效果，比如在对话系统中能更快回复用户题目。
- 长序列处理能力强：联合 RoPE，模型能更好处理长序列，明确文本中长距离的依赖关系，处理长篇文档时表现更出色。
4. MLA框架的核心价值
MLA（Multi-Head Latent Attention）框架通过低秩联合压缩技能，解决了传统 Transformer 模型在大规模语言模型推理过程中面临的内存瓶颈题目。其核心优势在于显著淘汰了 KV 缓存的存储需求，同时保持了模型的性能。具体来说，MLA 框架通过低秩压缩和矩阵变换，将高维的键（Key）和值（Value）矩阵压缩到低维空间，再通过上投影矩阵将其恢复到原始维度，从而淘汰了显存的使用量。这一技能不仅显著降低了内存占用，还进步了推理效率，使得大规模语言模型的推理变得更加高效。此外，MLA 框架具有很强的兼容性，可以无缝集成到现有的 Transformer 模型中，无需对模型架构进行大规模的修改，这使得其在实际应用中具有广泛的应用前景。
DeepSeek R1体验平台：
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