DeepSeek梁文锋挂名，公开新注意力架构NSA

大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。

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Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention

【要点】：本文提出了一种名为NSA的硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，通过算法创新与硬件优化相结合，实现高效的长上下文建模。
【方法】：NSA采用动态层次化稀疏策略，结合粗粒度标记压缩与细粒度标记选择，以保持全局上下文意识和局部精确度。
【实验】：实验表明，使用NSA预训练的模型在通用基准测试、长上下文任务和基于指