【有啥问啥】DeepSeek 技术原理详解

DeepSeek 技术原理详解

DeepSeek 是一款具有突破性技术的大型语言模型，其背后的技术原理涵盖了多个方面，以下是对其主要技术原理的详细介绍：

架构创新

多头潜在注意力机制（MLA）

• 传送门链接: DeepSeek V3中的Multi-Head Latent Attention (MLA)：技术解析与应用

DeepSeek 引入了多头潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention, MLA），这是其架构中的关键创新之一。传统 Transformer 的注意力机制需要缓存完整的 Key-Value（KV）矩阵，导致长上下文场景下内存占用激增。而 MLA 通过低秩联合压缩机制，将 KV 矩阵压缩为低维潜在向量，显著减少内存占用。具体来说，其技术原理如下：

• 低秩压缩：将输入向量通过低秩矩阵投影到潜在空间，再通过逆变换恢复原始维度。公式示例为：$Compresse{d}_{<}$