DeepSeek telah memperkenalkan satu terobosan dalam kecekapan AI dengan mekanisme Native Sparse Attention (NSA) mereka, menunjukkan bahawa peningkatan prestasi yang ketara tidak selalu memerlukan pengorbanan kualiti model. Penyelidikan ini menangani salah satu cabaran yang paling mendesak dalam AI moden: menjadikan model bahasa konteks panjang boleh dilaksanakan secara komputasi tanpa menjejaskan keupayaan mereka.
Prestasi Revolusioner Tanpa Pertukaran
Aspek yang paling menarik tentang NSA ialah keupayaannya untuk memberikan peningkatan kelajuan yang besar sambil mengekalkan atau bahkan melampaui prestasi model perhatian penuh tradisional. Sistem ini mencapai peningkatan kelajuan inferens sehingga 11x pada urutan 64,000 token, merangkumi keseluruhan kitaran hayat model dari latihan hingga penggunaan. Ini mewakili satu penyimpangan yang ketara dari pendekatan pengoptimuman biasa, di mana keuntungan prestasi biasanya datang dengan kos kualiti model.
Apa yang menjadikan ini amat ketara ialah integrasi NSA sepanjang keseluruhan proses latihan, bukannya digunakan sebagai pemikiran kemudian. Mekanisme ini menggabungkan dua strategi pelengkap: pemampatan token kasar untuk mengekalkan kesedaran konteks global, dan pemilihan token halus untuk memelihara ketepatan tempatan.
Metrik Prestasi:
- Sehingga 11x peningkatan kelajuan inferens pada urutan 64,000-token
- Peningkatan kelajuan terpakai merentas penyahkodan, perambatan ke hadapan, dan perambatan ke belakang
- Mengekalkan atau melebihi prestasi model Full Attention pada penanda aras umum, tugasan konteks panjang, dan penaakulan berasaskan arahan
Impak Industri dan Respons Kompetitif
Pengeluaran ini telah menjana perbincangan yang besar mengenai dinamik kompetitif dalam penyelidikan AI. Pemerhati komuniti menyatakan bahawa pendekatan DeepSeek dalam menerbitkan kertas teknikal terperinci sangat berbeza dengan amalan yang lebih rahsia beberapa makmal AI Barat. Ketelusan ini dilaporkan telah mendorong usaha pelaksanaan pantas di seluruh industri.
Saya mempunyai syak wasangka dengan betapa sunyi semua pemain utama selepas dua minggu setelah DeepSeek R1 dikeluarkan bahawa mereka sedang membaca dan melaksanakan segala-galanya dalam kertas yang datang bersamanya secepat yang mungkin dilakukan manusia.
Walau bagaimanapun, impak yang lebih luas masih menjadi subjek perdebatan. Walaupun sesetengah pihak memuji sumbangan penyelidikan terbuka DeepSeek, yang lain menunjukkan bahawa menjadi yang pertama menerbitkan tidak semestinya diterjemahkan kepada penguasaan pasaran atau prestasi dunia sebenar yang unggul berbanding pemain yang telah mantap seperti OpenAI, Google, atau Anthropic.
Penyumbang Penyelidikan:
- Pengarang: Jingyang Yuan, Huazuo Gao, Damai Dai, Junyu Luo, Liang Zhao, Zhengyan Zhang, Zhenda Xie, Y. X. Wei, Lean Wang, Zhiping Xiao, Yuqing Wang, Chong Ruan, Ming Zhang, Wenfeng Liang, Wangding Zeng
- Gabungan: DeepSeek, Peking University ( PKU ), University of Washington ( UW )
Inovasi Teknikal dan Penjajaran Perkakasan
Falsafah reka bentuk NSA tertumpu pada pengoptimuman yang sejajar dengan perkakasan yang mengimbangi keamatan aritmetik dengan kecekapan algoritma. Pendekatan ini membolehkan sistem berfungsi dengan berkesan dengan infrastruktur pengkomputeran moden dan bukannya memerlukan pengubahsuaian perkakasan khusus. Strategi hierarki dinamik jarang mewakili evolusi yang canggih bagi mekanisme perhatian, bergerak melampaui pengurangan token mudah kepada pengurusan konteks yang bijak.
Penyelidikan ini menunjukkan bahawa perhatian jarang boleh berjaya diintegrasikan dari awal dalam latihan model, mencabar kebijaksanaan konvensional bahawa pengoptimuman sedemikian mesti menjejaskan keupayaan model. Pendekatan integrasi asli ini nampaknya menjadi kunci untuk mencapai keuntungan kecekapan dan penyelenggaraan prestasi secara serentak.
Seni Bina Teknikal:
- Strategi jarang hierarki dinamik
- Pemampatan token berbutir kasar untuk kesedaran konteks global
- Pemilihan token berbutir halus untuk ketepatan tempatan
- Pengoptimuman sejajar perkakasan untuk infrastruktur pengkomputeran moden
- Reka bentuk algoritma seimbang keamatan aritmetik
Kesimpulan
Native Sparse Attention DeepSeek mewakili kemajuan yang ketara dalam menjadikan model bahasa besar lebih cekap dari segi komputasi. Walaupun impak kompetitif jangka panjang teknologi ini masih belum dapat dilihat, sumbangan segeranya kepada bidang ini terletak pada menunjukkan bahawa kecekapan dan prestasi tidak perlu saling eksklusif. Penerbitan terbuka penemuan teknikal terperinci terus memacu inovasi di seluruh komuniti penyelidikan AI, tanpa mengira syarikat mana yang akhirnya mencapai kejayaan pasaran.
Rujukan: Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention