内容简介:多头潜在注意力(Multi-head Latent Attention, MLA)是一种改进的注意力机制,旨在解决传统多头注意力(Multi-head Attention)在计算效率和内存占用上的瓶颈。MLA通过引入潜在变量(Latent Variables)对Key-Value(KV)缓存进行压缩和优化,显著提升模型训练和推理的效率,同时保持甚至增强模型性能。 deepseek 中分别对kv...
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