DeepSeek中的Multi-head Latent Attention技术

原创 已于 2025-04-18 14:18:11 修改 · 3.7k 阅读 · 24 ·
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#人工智能 #深度学习 #算法 #注意力机制 #DeepSeek #MLA #python

于 2025-02-06 14:27:22 首次发布
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一、概念

        近来DeepSeek可谓是蜚声中外，而最新的DeepSeek-V3版本模型中，开发团队指出为了实现高效的推理和低成本的训练，DeepSeek-V3采用了Multi-head Latent Attention，即MLA技术。 MLA是一种创新的注意力机制，旨在显著降低推理时的显存占用和计算开销，同时保持模型性能，在论文《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》中被提出，本文将详细介绍相关概念。

二、核心原理

        MLA相较于传统多头注意力机制MHA的优化主要有以下几个方面：

1、低秩KV联合压缩机制

        传统MHA需要保存完整的Key和Value缓存，从而很大程度上制约了batch size的扩大和序列长度的增加。MLA 的核心思想则是通过低秩分解对注意力中的键（Key）和值（Value）进行联合压缩，以此来减小缓存占用：

        其中，是注意力层中第 t 个token的注意力输入，是keys和values对应的压缩后的latent向量，是下投影矩阵，则是keys和values的上投影矩阵。在推理的过程中，MLA只需要缓存。此外，为了减少训练时激活函数的memory，MLA对于queries也进行了低秩压缩（当然这并不会对KV缓存造成影响）：

        其中，是queries对应的latent向量，

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Multi-Head Latent Attention (MLA)：一种高效的注意力机制
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01-04 2804
然而，传统的注意力机制，特别是多头注意力（Multi-Head Attention，MHA），在处理长序列时，计算量和内存消耗都会显著增加。Multi-Head Latent Attention (MLA) 是一种高效的注意力机制，它通过引入潜在变量，将注意力计算从原始输入维度降低到潜在变量维度，从而显著提高了计算效率和内存利用率。MLA 的核心思想是“压缩”和“解压”，通过学习潜在变量，可以更好地捕捉输入序列中的关键信息。这种“压缩”和“解压”的思想，正是 MLA 的精髓所在。
深入探索 DeepSeek-V3 的算法创新：Multi-head Latent Attention 的实现与细节
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其高效的实现过程和卓越的性能表现，为大规模语言模型的进一步发展提供了重要的参考。在当今的大规模语言模型（LLM）领域，随着模型参数规模的指数级增长，如何在保证性能的同时优化计算效率和内存使用成为了一个核心挑战。MLA 的引入不仅解决了传统多头注意力机制在处理长序列时的内存瓶颈问题，还通过动态重构和低秩压缩实现了性能与效率的双重提升。本文将以严谨的学术态度，结合幽默风趣的语言，深入剖析 MLA 的具体实现过程和技术细节，展示其如何成为 DeepSeek-V3 的核心驱动力。
Multi-head Latent Attention (MLA) 多头潜在注意力
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Multi-head Latent Attention (MLA) 在保持多头注意力强大表达能力的同时，通过引入潜在空间显著降低了计算复杂度。其灵活、高效的设计为注意力机制的创新与发展提供了重要思路。
多头潜注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）：原理、机制与核心价值解析
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在注意力机制成为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域核心组件的背景下，传统多头注意力虽能捕捉多维度关联，但仍存在特征利用不充分、计算冗余或对显性关联过度依赖等问题。多头潜注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）作为对经典注意力机制的优化与延伸，通过引入 “潜变量”（Latent Variable）与多头并行结构的结合，实现了对数据中隐性关联、高阶特征的精准捕捉，同时兼顾模型效率与表达能力。
【深度学习】Multi-Head Attention 原理与代码实现
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全面解析DeepSeek算法细节(3) —— Multi-head Latent Attention (MLA)
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DeepSeek 多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）技术
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多头潜在注意力（MLA）是Transformer架构的扩展技术，通过。将原始高维注意力矩阵投影到低维潜在空间，降低计算复杂度（从。每个注意力头使用独立的潜在空间基向量，捕获不同语义特征。增强模型对长序列和复杂特征的建模能力。通过可学习参数自动加权各注意力头的输出。个头的潜在空间投影矩阵。
资讯 | Deepseek-V2多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention）原理及PyTorch实现
AI生成曾小健3
01-23 1546
公式 4（图 7）→输入向量（h_t）被投影到潜在维度（查询的压缩版本）。公式 5（图 7）→然后将潜在向量投影到多个查询（多个头）中。公式 6（图片 10）→为了捕获查询输入向量的位置信息，研究人员使用了创建位置向量的解耦旋转位置嵌入。公式 8（图 10）→位置向量与查询连接在一起公式 1（图 4）→输入向量（h_t）被投影到潜在维度（键和值的压缩版本）[推理期间缓存]。公式 2（图片 4）→使用线性层权重矩阵将键和值的潜在向量投影到压缩键中。
MLA（Multi-head Latent Attention）架构
百态老人的博客
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MLA（Multi-head Latent Attention）是一种创新的注意力机制，旨在优化Transformer模型中的多头注意力（MHA）结构，特别是在推理阶段的效率和资源消耗方面。MLA是对传统多头注意力机制（MHA）的重要改进。在MHA中，每个注意力头都需要缓存独立的键（Key）和值（Value）矩阵，这在推理时会显著增加内存和计算开销。而MLA通过低秩联合压缩键值（Key-Value），将它们压缩为一个潜在向量（latent vector），从而大幅减少所需的缓存容量。
Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
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【大模型】DeepSeek核心技术之MLA (Multi-head Latent Attention)
酒酿小圆子呀～
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在讲解MLA之前，需要大家对几个基础的概念（KV Cache， Grouped-Query Attention (GQA), Multi-Query Attention (MQA)，RoPE）有所了解，这些有助于理解MLA是怎么工作的，为什么需要这么做。
multi-head_seft-attention（多头自注意力）
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相比于single-head，multi-head就是将qi分成了h份。
【知识点讲解】Multi-Head Latent Attention (MLA) 权威指南
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09-14 1291
标准 Multi-Head Attention (MHA) 在推理时需缓存完整的 K 和 V 矩阵，导致：现有方案对比：设输入 token 嵌入：ht∈Rdh_t \in \mathbb{R}^dht​∈Rd引入低秩潜在向量 ctKV∈Rdcc_t^{KV} \in \mathbb{R}^{d_c}ctKV​∈Rdc​，其中 dc≪dh⋅Hd_c \ll d_h \cdot Hdc​≪dh​⋅HctKV=WDKVht(下投影) c_t^{KV} = W^{DKV} h_t \quad \text{(下投影)
deepseek技术解读-彻底理解MLA（Multi-Head Latent Attention）
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本文试图通过引入更多基础知识和辅助信息，来深入理解MLA。内容比较长，可能觉得比较啰嗦。这是本人在理解MLA过程递归总结的一些扩展信息，最终整理了一个系统的脉络，发出来供大家参考。
深入浅出 Multi-Head Latent Attention（MLA）：大模型高效推理的秘密武器
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传统的 Transformer 模型中，核心计算是通过多头注意力机制（Multi-Head Attention, MHA）实现的。它通过将输入序列的 Query、Key、Value 分成多个头，捕获不同的语义关系。但 MHA 计算复杂度是序列长度的平方（O(N²)），这在长序列或者超大模型中导致推理时资源消耗巨大。MLA 的核心思想是：引入一组“潜变量”（Latent Variables），作为 Query 和 Key/Value 之间的中间桥梁，形成一个低维的瓶颈层，显著降低计算复杂度。
多头潜在注意力机制（MLA）
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多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention，MLA）相比传统的注意力机制，它能让模型在训练时同时预测更远位置的token，增强了对未来的感知能力，有助于模型更好地捕捉文本中的长距离依赖关系，提升对语义的理解和生成能力。MLA是在传统注意力机制基础上发展而来的一种改进型注意力机制。它的核心思想是通过多个头（head）的并行计算，让模型能够同时关注文本中不同位置和不同语义层面的信息，从而更全面、更深入地捕捉文本中的长距离依赖关系和复杂语义结构。
【AI知识点】多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MHA）
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多头潜在注意力通过在多个潜在空间中同时进行多头注意力计算，从而提高了模型的表达能力，适用于需要捕捉多种关系的复杂任务。
Multi-Head Latent Attention
yuan18710903822的博客
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softmax操作添加标量系数，此处忽略，加权后的。个元素，多头隐注意力只需要存储压缩向量。可以看到上述过程也无需显示计算。也进行压缩，虽然不需要缓存。相较于标准的注意力需要存储。为推导方便，以下将给出第。个注意力头对应的参数，第。（KV缓存）时需要存储。个注意力头对应的参数，可以看到，无需显示计算。
Multi-head Latent Attention yolo
03-10
### Multi-head Latent Attention Mechanism in YOLO Object Detection Model Incorporating multi-head latent attention mechanisms into the YOLO object detection framework enhances feature extraction and context understanding within images. This approach allows for more robust identification of objects by focusing on relevant regions while suppressing noise or irrelevant information. The integration of such an attention mechanism can be achieved through several modifications to the original architecture: #### Feature Map Enhancement By applying a multi-head self-attention layer after each convolutional block, deeper interactions between spatial positions are captured. Each head learns different aspects of dependencies across locations, leading to richer representations that better capture complex patterns present in real-world scenes[^1]. ```python class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_k = d_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) # Linear projections q = self.W_q(Q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) v = self.W_v(V).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) # Scaled dot-product attention scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attn_weights, v).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model) return output ``` This method improves upon traditional CNN-based approaches where only local receptive fields contribute directly to activations at higher layers. Instead, every position has access to global contextual cues via learned weighted sums over all other positions' features. #### Contextual Information Aggregation To further strengthen interdependencies among detected entities, cross-scale fusion techniques may also incorporate this type of attention module. By aggregating multi-level semantic knowledge from various scales simultaneously, performance gains become evident especially when dealing with occlusions or cluttered backgrounds common in practical applications like autonomous driving systems. Despite these advancements, challenges remain regarding computational efficiency due to increased parameter counts associated with additional modules as well as potential difficulties during training caused by vanishing gradients problems inherent in deep networks.
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