DeepSeek最新论文解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案

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文章摘要

DeepSeek最新提出的原生稀疏注意力（NSA）机制解决了传统稀疏注意力技术在训练与推理阶段的割裂问题。传统方法通常只能在推理阶段应用稀疏注意力，导致模型能力下降，且难以兼容预填充和解码两种场景。NSA通过压缩块、选择块和滑动窗口块的三级结构，实现了全局信息筛选、重点区域精确计算与实时近况捕捉的有机结合。训练过程中通过策略隔离机制，防止模型过度依赖局部信息，确保全局和精细注意力模式的有效学习。

技术实现层面，NSA展现出显著的效率提升：在27B参数的MoE模型测试中，后向传播速度提升6倍，前向传播提升9倍，解码速度达到11.6倍加速。随着上下文长度从8K扩展至64K，性能增益持续放大，为超长文本处理提供了可扩展方案。更值得注意的是，采用NSA训练的模型在常见任务、长上下文处理和推理任务中均超越全注意力基线模型，表明注意力筛选机制可能通过降低噪声干扰提升了模型的核心能力。

该技术对AI编程领域产生双重影响：一方面降低长上下文处理成本使代码生成更高效，另一方面预训练阶段的长文本输入可行性提升可能增强模型底层能力。DeepSeek-Coder系列模型有望通过NSA实现性能跃迁，结合预训练数据质量的迭代优化，推动AI编程工具向实用化迈进。

开源策略成为技术扩散的关键变量。NSA与GQA/MQA架构的兼容性设计突破了原有技术限制，使高效注意力机制可适配主流模型结构。但硬件资源差异可能放大技术优势，引发行业竞争格局变化。在视觉领域，类似原理或可拓展至图像Token处理，为多模态模型的长序列学习提供新思路。

研究团队的技术路径选择凸显系统性创新特征：从可视化分析发现注意力聚类规律，到三级结构设计平衡效率与精度，最终通过CUDA内核优化实现理论方案的工程转化。该方法验证了”训练阶段注意力筛选可提升模型能力”的假设，为注意力机制研究开辟了新方向。后续发展需关注超长上下文场景的泛化能力，以及不同模态数据的适配可能性。