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MLA（多头潜在注意力架构）是 DeepSeek 原创的注意力机制，能够实现性能和 KV 缓存的平衡。KV 缓存是影响模型推理效率的关键因素，Transformer 架构下的 MHA 会产生大量的 KV 缓存，GQA 和 MQA 作为改进方案虽然减少了 KV缓存，但是在性能表现上受损。MLA 通过对 Key 和 Value 进行低秩联合压缩实现了内存的高效利用，在降低 KV 缓存的同时获得了更强的性能。
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