Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz markiert der Start von Deepseek-R1 einen großen Durchbruch in der AI-Technologie. Diese Innovation zeigt nicht nur die schnelle Entwicklung der KI-Branche, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für zukünftige KI-Anwendungen durch ihre einzigartige Architektur mit mehreren Kopflatenten (MLA). Durch die Komprimierungstechnologie mit niedriger Rang reduziert die MLA-Architektur die Kosten für Training und Inferenz erheblich so und macht sie nur ein Zehntel des gleichen Big-Modells. Dieses Ergebnis wurde gemeinsam von Ji Tao, einem Postdoktoranden, im NLP -Labor der Fudan University und seines Teams abgeschlossen. Ihr Ziel ist es, willkürliche Vorausgebliebene-Großsprachenmodelle durch das MHA2MLA-Framework schnell in die MLA-Architektur zu migrieren, ohne von Grund auf neu zu trainieren.
Derzeit basieren Mainstream Big-Modelle im Allgemeinen auf Standard-Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismen (MHA) und deren Varianten, die im Vergleich zu MLA erhebliche Nachteile bei Inferenzkosten aufweisen. Um dieses Problem zu lösen, schlug das Forschungsteam das MHA2MLA-Framework vor, das die Migration der MHA/GQA-Architektur in MLA durch zwei Schlüsselschritte erfolgreich erreicht hat-Teil der Seilretention und der Schlüsselwerbung, um die Annäherung mit niedriger Rang darzustellen. Diese Innovation verbessert nicht nur die Effizienz des Modells, sondern bietet auch mehr Möglichkeiten für zukünftige KI -Anwendungen.
Während der Implementierung von MHA2MLA trennte das Team zunächst den Standort, der von der großen Dimension kodiert, durch einige Feinabstimmungsstrategien der Seile, wobei eine kleine Anzahl von Dimensionen im Zusammenhang mit dem Standort beibehalten wurde, wodurch der Konflikt zwischen MLA und Seil gelöst wurde. Als nächstes wird eine niedrige Annäherung an Schlüsselwertvektoren mit der SVD-Technik (Singular Value Decomposition) durchgeführt, um das Wissen vor dem Training zu maximieren und gleichzeitig den Cache-Raum signifikant zu verringern. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass nur eine Feinabstimmung erforderlich ist, um 0,3% bis 0,6% der vorbereiteten Daten zu verwenden, um die Leistungsverluste während der Migration grundsätzlich wiederherzustellen. Diese Leistung zeigt nicht nur die Effizienz des MHA2MLA -Frameworks, sondern bietet auch neue Richtungen für zukünftige KI -Forschung.
Nach der Kombination mit anderen effizienten Inferenztechniken wie 4-Bit-KV-Cache-Quantisierung ist der KV-Cache des LLAMA2-7B-Modells um 92,19% gesunken, während der Leistungsverlust nur 0,5% beträgt. Dieses Ergebnis zeigt die überlegene Kompatibilität des MHA2MLA-Frameworks in der Komprimierungstechnologie, wobei die Inferenzfähigkeit des Modells und die langen Kontextverarbeitungsfähigkeit beibehalten und einen neuen praktischen Pfad für die Bereitstellung ressourceneffizienter Großsprachenmodelle bietet. Diese Innovation verbessert nicht nur die Effizienz des Modells, sondern bietet auch mehr Möglichkeiten für zukünftige KI -Anwendungen.
Das Forschungsteam wies jedoch auch darauf hin, dass das Experiment durch Hardwarebedingungen begrenzt ist und noch keine Modelle wie LLAMA3 abdeckt, für die eine Finanzeinstellung von 128.000 lange Kontext erforderlich ist. Zukünftige Forschungen werden sich auf die Erweiterung auf mehr Modellarchitekturen konzentrieren und effiziente Strategien für die Feinabstimmung der Parameter kombinieren, um die Skala der Parameteraktualisierungen während des Migrationsprozesses weiter zu verringern. Die Forschung in diese Richtung bietet mehr Möglichkeiten für zukünftige KI -Anwendungen und fördert die Weiterentwicklung der AI -Technologie.