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DeepSeek的MLA架构:大模型迁移的新突破
在人工智能领域,DeepSeek-R1的推出引发了广泛关注,这一创新代表了 AI 产业的颠覆性进展。 其多头潜在注意力网络(Multi-head Latent Attention,MLA)架构,借助低秩压缩技术显著降低了训练与推理的成本,甚至仅为同等性能大模型的十分之一。 这一成果由复旦大学 NLP 实验室的博士后纪焘及其团队共同完成,目标是让任意预训练的大语言模型能够快速迁移到 MLA 架构,而无需重新从头开始训练。
3/7/2025 10:52:00 AM
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