DeepSeek 的 NSA 與 MLA：人工智慧效能最佳化的雙重策略？ |

🌟 同出一源的創新技術

DeepSeek 這一年推出了很多技術，最近我在前幾篇文章有提到 NSA 和 MLA ，看得出來 DeepSeek 正在全方位地解決 AI 模型的效能瓶頸，從不同角度提升 AI 的工作效率。而這兩者 Attention 的技術，就像是同一個工程團隊設計了兩種不同的最佳化方案：一種讓汽車更省油（NSA），另一種讓行李箱能裝更多東西（MLA）。

🔑 0. 關鍵要點摘要

NSA（Native Sparse Attention, 原生稀疏注意力）是一種透過選擇性處理文本內容來減少計算量，提升 AI 長文本處理效能的方法
MLA（Multi-Head Latent Attention, 多頭潛在注意力）透過壓縮 AI 模型運作時需要的暫存資料，降低記憶體使用量
NSA 專注於提升處理大量文字時的計算效率，而 MLA 則專注於讓 AI 運作時更節省記憶體

🔍 1. NSA：原生稀疏注意力機制

NSA（Native Sparse Attention）是一種專為提升 AI 模型處理長文本效率而設計的技術。它採用「稀疏」處理方式，這就像是閱讀一本書時只關注重要段落，而不是逐字閱讀每個字。AI 模型使用 NSA 時，會專注於文本中最相關的部分，忽略不太重要的內容，這樣就能節省大量計算資源。想像你在看電影時快轉過一些不太重要的場景，NSA 也是類似的原理，讓 AI 在處理冗長對話或大型文件時能更快速、更有效率。

💾 2. MLA：多頭潛在注意力機制

MLA（Multi-Head Latent Attention）是另一種提升 AI 效能的方法，主要目標是節省記憶體空間。在 AI 生成回應的過程中，模型需要儲存大量暫時性資料（稱為鍵值或 Key-Value 緩存）。這就像是你在解數學題時需要記住的中間步驟。MLA 透過「壓縮」這些資料，就像把一個大文件壓縮成 ZIP 檔一樣，使得模型能在較小的記憶體空間中運作。這特別適合在記憶體有限的設備上運行大型 AI 模型，或在處理特別長的文本時減少記憶體用量。

⚖️ 3. 兩者差異：互補的效能優化策略

NSA 和 MLA 解決了 AI 模型面臨的不同挑戰：

優化焦點不同：NSA 主要關注「計算效率」—減少需要的計算操作數量，就像省油的汽車引擎。MLA 則專注於「記憶體效率」—減少需要的儲存空間，就像節省硬碟空間的壓縮工具。
適用場景不同：NSA 在處理超長文本（如整本書或長篇報告）時特別有用，因為它能降低處理這些大量資料的計算成本。MLA 在 AI 需要即時回應且記憶體資源有限的情況下表現出色，例如在手機或低配置伺服器 (例如我租得起的低價 VPS …) 上運行 AI 服務。
工作原理不同：NSA 使用智慧性動態選擇策略，決定哪些文本部分值得仔細處理，哪些可以略過。MLA 則通過數學壓縮技術，將原本佔用大量空間的資料轉換成更小的表示形式。

想像 NSA 是一位聰明的閱讀天才，知道哪些章節可以跳過；而 MLA 則是一位出色的速記官，能用簡短的筆記記錄大量資訊。

🔬 4. NSA 與 MLA 的差異

📊 比較分析：NSA vs MLA

為了更清晰地理解 NSA 和 MLA 的差異，我們可以從多個角度進行比較：

比較方面	NSA（原生稀疏注意力）	MLA（多頭潛在注意力）
解決的主要問題	處理長文本時的計算效率低下	AI 運行時記憶體使用過高
工作方式	選擇性地關注文本中的重要部分，忽略次要部分	壓縮模型需要記住的資訊，減少存儲空間
技術類比	閱讀時只關注重點段落，跳過不太重要的內容	使用縮寫筆記記錄大量資訊
適用場景	處理超長文本（如整本書、長篇報告、長時間對話）	在記憶體有限的設備上運行大型 AI 模型
效能提升	64k 長度文本的處理速度提升 6-9 倍	記憶體使用減少 96%（從 860K 元素減至 35K 元素）
對 AI 能力的影響	保持或略微提升 AI 的理解和生成能力	在某些測試中顯著提升 AI 的表現
技術發布時間	2025 年 2 月	2024 年 5 月

這兩種技術解決了 AI 模型面臨的不同效能挑戰。NSA 就像是讓閱讀更高效的策略，而 MLA 則像是讓筆記更節省空間的方法。它們都不影響 AI 的基本理解能力，反而可能通過更高效的資源利用來提升整體表現。

📈 實驗結果與實際效益

NSA 和 MLA 在實際測試中都展現了顯著的效能提升：

NSA 的實驗結果：

在 64,000 字長的文本處理中，前向計算速度提升 9 倍
後向計算（訓練時的梯度更新）速度提升 6 倍
文本生成（解碼）速度提升最高達 11.6 倍
在 MMLU 測試中得分為 0.565（傳統方法為 0.567）
在長文本理解測試 LongBench 中得分 0.469（傳統方法為 0.437）

這些數據表明，NSA 在大幅提高處理速度的同時，保持了 AI 的理解和生成能力，在長文本處理上甚至有所提升。

MLA 的實驗結果：

將大型 MoE 模型的 KV 緩存從 860,200 個元素減少到 34,600 個元素（減少 96%）
在 BBH 測試（3-shot）中得分 50.7（傳統 MHA 為 46.6）
在 MMLU 測試（5-shot）中得分 59.0（傳統 MHA 為 57.5）

這表明 MLA 不僅大幅減少了記憶體使用，還通過更有效的資訊處理方式提升了模型的整體表現。

🔮 未來發展與潛在結合

雖然 NSA 和 MLA 目前是作為獨立技術開發的，但它們的互補性質暗示了未來可能的結合方向。由於這兩種技術來自同一家公司，未來可能會看到同時應用兩種技術的 AI 模型：

使用 NSA 提高長文本的計算效率
同時使用 MLA 減少記憶體消耗

這種結合可能會創造出既快速又節省資源的 AI 系統，特別適合在資源有限的環境中處理大量資訊。現有研究（如 “TransMLA: Multi-head Latent Attention Is All You Need”）已經在探索 MLA 與其他注意力機制（如 GQA）的結合，未來可能會有更多關於 NSA 和 MLA 結合的研究。

🏁 5. 結論

NSA 和 MLA 代表了 AI 效能最佳化的兩個不同但互補的方向：NSA 通過選擇性關注提高計算效率，MLA 通過資訊壓縮減少記憶體使用。這兩種技術的開發表明，AI 研究已經進入了一個不僅關注模型能力，也重視資源效率的新階段。

NSA 和 MLA 的成功也說明，有時候 AI 模型並不需要「看到所有內容」或「記住所有細節」就能有效工作，類似於人類閱讀時的選擇性注意和記憶的壓縮機制。這種從人類認知中獲取靈感的方法，可能會繼續指導未來 AI 技術的發展。

對於非專業人士來說，NSA 和 MLA 的發展意味著未來的 AI 系統可能會更節能、更快速，能夠在更多設備上運行，處理更長的文本，這將進一步擴展 AI 的應用範圍和可及性。

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