DeepSeek-V3中精致的多头潜在注意力(MLA)机制在管理模型推理过程中的记忆需求通过显着降低记忆需求而在管理记忆增长中起着至关重要的作用。这是对记忆效率的贡献：
1。动态低排放投影：MLA根据序列长度调整键/值向量的压缩。对于较短的序列，使用较少的压缩来保留保真度，而对于更长的序列(最多128K令牌)，更深的压缩用于管理记忆生长。这种自适应方法可确保即使输入序列很长，也可以使内存使用量仍然易于管理[2] [3]。
2。自适应查询压缩：与使用固定尺寸进行查询压缩的DeepSeek-V2不同，DeepSeek-V3采用不同层深度的查询的自适应缩放。早期层使用较高维度的查询以提高表现力，而更深的层则更积极地压缩查询以节省激活记忆。该策略通过平衡表现力与效率平衡[2] [3]来优化内存使用情况。
3。改进的绳索处理：DeepSeek-V3扩展了脱钩键的概念，该键在V2中部分实现。通过跟踪“分离共享键”，该模型可以减少长代的数值漂移，从而确保对扩展序列的稳定性能[2]。
4。关节KV存储：与V2不同的V2不同，将压缩键和值分别存储，V3将它们合并为共享的压缩表示。这可以减少多节点推理期间的内存流量，从而进一步提高内存效率[2]。
5。通过层的自适应缓存：V3在更深层的较深层中较旧的KV条目，而不是缓存所有过去的令牌。在处理大型上下文窗口时，这有助于将内存使用量保持在可管理的限制内[2]。
通过实施这些改进，MLA大大降低了DeepSeek-V3的内存足迹，使其能够有效地处理长序列而不会损害性能。这是通过将键值对压缩到潜在向量中来实现的，从而减少了需要存储和处理的数据量，从而加快了推理并增强实时应用程序功能[3] [5] [8]。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1htwh4l/deepseekv3_is_insanely_popular_a_671b_models/
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[3] https://mlnotes.substack.com/p/the-valleys-ones-gans-crazy-how-deepseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[5] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-how-they-acheed-big-results-mall-compute fb694606d59a
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/
[8] https://618media.com/en/blog/top-5-features-of-deepseek-v3-you-should-know/