DeepSeek革命性NSA注意力机制问世！长文本推理能力飙升

一、引言

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构自问世以来便成为了基石性的存在，其核心的注意力机制更是推动了众多突破性进展。然而，随着应用场景对长文本处理和复杂推理需求的不断增长，传统注意力机制的局限性逐渐凸显。2025年2月，DeepSeek联合北京大学和华盛顿大学的研究人员带来了一项重磅创新——NSA（Native Sparse Attention）注意力机制，为解决这些问题提供了全新的思路，很有可能是对Transformer注意力机制的重大优化。本文将深入探讨NSA的技术细节、性能表现以及其在NLP领域的潜在影响。

二、NSA诞生的背景

（一）长文本处理的挑战

随着序列长度的增加，注意力计算在整体计算成本中所占比重越来越大，这对长上下文处理提出了严峻挑战。在诸如深入推理、代码库级别的代码生成以及多轮自主智能体系统等现实应用中，对长文本处理能力的需求愈发迫切。近期OpenAI的o系列模型、DeepSeek - R1和Gemini 1.5 Pro等已经能够在数千个token的范围内保持连贯的多轮对话，并执行复杂的长距离依赖推理。但传统注意力机制的高计算复杂度，成为了关键的时延瓶颈。理论估算显示，在处理64k长度上下文时，使用softmax结构的注意力计算占总时延迟的70 - 80%，因此&#