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多头潜注意力（MLA）、深度求索混合专家系统（DeepSeekMoE）的创新架构显著降低训练和推理时的内存占用和计算量。传统计算方式存在对 KV 矩阵重复计算的问题，这不仅浪费了大量的计算资源，还会导致显存消耗过大，影响模型的运行效率。而 MLA 技术巧妙地解决了这个难题，它通过独特的算法设计，减少了对 KV 矩阵的重复计算，大大降低了显存的消耗。而 MOE 技术将模型分解为多个专家模型和一个门控网络，门控网络根据输入数据的特点，智能地选择合适的专家模型来处理，这样不仅减少了知识冗余，还提高了参数利用效率。在自然语言处理的语言模型任务中，使用 MOE 结构的 DeepSeek 模型可以用相对较少的参数，保持甚至提升语言生成的质量，同时显著降低训练和推理时的内存占用和计算量，根据 CSDN，DeepSeekMoE 在保持性能水平的同时，实现了相较传统MoE 模型 40%的计算开销降低。
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