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低秩注意力机制又被称为多头潜在注意力机制。人类在对外界信息理解时,往往看到的是内嵌在信息中的本质结构。例如,我们在理解一篇文章,更关切单词所刻画的主题概念,而非单词从头到尾的罗列等。传统大模型中的注意力机制由于需要记录每个单词在不同上下文中的左邻右舍,因此其变得庞大无比。DeepSeek引入低秩这一概念,对巨大的注意力机制矩阵进行了压缩,减少参与运算的参数数量,从而在保持模型性能的同时显著降低了计算和存储成本,把显存占用降到了其他大模型的5%-13%,极大提升了模型运行效率。


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