DeepSeek公司近期宣布了一项技术创新，正式推出了名为NSA（Native Sparse Attention）的新型稀疏注意力机制。这一机制专为超快速长上下文训练与推理设计，实现了硬件对齐与原生可训练性。
NSA的核心组成部分别具一格，涵盖了动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩以及细粒度token选择。这些组件的协同作用，使得NSA在提升性能的同时，也优化了现代硬件设计。
据DeepSeek官方介绍，NSA机制不仅能够加速推理过程，显著降低预训练成本，而且在性能上并未做出妥协。在通用基准测试、长上下文任务以及基于指令的推理场景中，NSA的表现与全注意力模型相比，要么相当，要么更胜一筹。
这一创新技术的推出，对于深度学习领域而言无疑是一个重大突破。通过优化硬件设计与训练效率，NSA为大规模语言模型的应用开辟了新路径，使得长上下文处理和快速推理成为可能。
DeepSeek还提供了关于NSA机制的详细论文链接，供相关领域的研究人员和开发者深入了解和探索。
