O novo método de atenção, denominado MLA, foi projetado para superar as limitações dos modelos anteriores, aumentando significativamente a contagem de cabeçotes de atenção e suas dimensões. Com 128 cabeçotes e uma dimensão de 192, a MLA permite expressar informações mais complexas, aumentando assim a capacidade do modelo de lidar com dados em comparação com os métodos tradicionais como MHA e GQA.

Durante a inferência, a MLA se destaca por seu gerenciamento eficiente do KV Cache, mantendo um tamanho menor em comparação com modelos convencionais, o que resulta em uma redução significativa na memória utilizada. Essa otimização ocorre devido à estrutura do modelo que, ao usar matrizes menores durante a decodificação, permite uma melhor acumulação de informações enquanto reduz o uso de memória.

Em suma, a MLA não apenas aumenta a capacidade de expressão de informações, mas também oferece uma solução eficaz para a gestão da memória durante a inferência. A técnica de matriz de absorção implementada na MLA permite que o modelo realize cálculos complexos, enquanto mantém um cache de memória reduzido.

1. Aumento no número de cabeçotes de atenção de 64 para 128.

2. Dimensões de cabeçote ampliadas para 192.

3. SV Cache reduzido em comparação aos modelos convencionais.

4. Implementação de matriz de absorção para otimização de cálculo.

5. Melhor gerenciamento de memória durante a inferência.

As vantagens do MLA em relação aos seus antecessores são evidentes em seu desempenho e eficiência, utilizando um método de compressão de baixa ordem que permite expressar informações de maneira mais eficaz. Isso sugere um futuro promissor para aplicações de modelos de linguagem, que podem ser beneficiados pela redução do uso de memória e pela manutenção de um alto nível de desempenho.

- Maior eficiência em processamento. - Redução significativa de uso de memória. - Aumento da capacidade de expressão de informações. - Possibilidade de aplicações em larga escala.

Esses avanços tecnológicos não só reforçam a importância da pesquisa contínua em modelos de linguagem, como também abrem espaço para inovações futuras que podem transformar a forma como as máquinas tratam e compreendem a linguagem humana.

Em conclusão, a técnica MLA desenvolvida pela Deepseek não só aprimora a eficiência de modelos de linguagem como também promete uma evolução significativa no manejo de grandes quantidades de informação. Para quem se interessa por avanços tecnológicos e suas aplicações práticas, a leitura de conteúdos como este é essencial. Inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro das últimas novidades sobre tecnologias emergentes e suas implicações.

FONTES:

1. Deepseek V2

2. Deepseek V3

3. Análise de MLA

4. Matrix Absorption em MLA

5. Análise de Inferência Deepseek