MLA和MHA在困难测评集上性能和KVcache对比
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从实验结果上看，MLA 压缩后实现的模型性能优于传统的 MHA。虽然 GQA 和 MQA 也对传统的 MHA 进行了压缩，但是这两种方法往往使得模型性能受损，表现不如 MHA。而从实验结果上看，MLA 是优于 MHA 的：1）MLA 所需的 KV cache 相比其他几种注意力机制更少；2）与 MHA 相比，MLA 在困难测评集上表现更好，且 MLA 的 KV cache 仅为 MHA的 14%（Small MoE）和 4%（Large MoE）（图表 26）。2）DeepSeek V2 以 21B 的激活参数（共 236B 参数，每个 token 激活 8 个专家），达到了与开源 Llama 3 70B 可比的水平，在近似大小开源模型中表现优异。最终，DeepSeek V2 相比其前一代模型 DeepSeek 67B（稠密架构），性能更强，训练成本节省 42.5%，KV cache 降低了 93.3%。
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