MLA3-代码逐行解析1-MHA和MLA的本质区别

NLP小讲堂 2025-09-02 11:12:49

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DeepSeek-V3模型采用了创新的Multi-head Latent Attention（MLA）技术，旨在显著降低推理时的显存占用和计算开销，同时保持模型性能。MLA通过低秩KV联合压缩机制对键（Key）和值（Value）进行联合压缩，减小缓存占用，并通过解耦RoPE位置编码保留位置感知能力。与传统多头注意力（MHA）相比，MLA在显存占用上可减少56倍，适用于长上下文场景。文章还详细介绍了MLA的核心原理，并提供了Python实现代码，展示了其在DeepSeek-V3模型中的具体应用。

deepseek最新资讯、配置方法、使用技巧，持续更新中

资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYpSz5sfqXL7NZvs0on_WsJA1?pwd=vugh 多头潜在注意力（MLA）快速入门：安装 ohara 后可训练 MLA，对于基线模型，使用多头注意力（MHA）。若无法计算参数数量，或需检查将保存的键值（kv）缓存比例，可参考相关链接。待办事项：

新款华为型号代码表.pdf

探秘Deepseek MLA：解锁大模型高效推理的密码.docx

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