沉寂多日后，DeepSeek 再次“放大招”！2 月 18 日，DeepSeek 官方在海外社交平台 X 上发布了一篇重磅技术论文，详细介绍了其最新的研究成果——NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）机制。这一创新技术专为超快速长文本训练与推理而设计，有望为 AI 领域带来一场“效率革命”！
DeepSeek 创始人梁文锋也参与了这篇论文的共创，足见其对 NSA 技术的重视程度。论文指出，长上下文建模对于下一代大型语言模型至关重要，但标准注意力机制的高复杂度成为了性能瓶颈。而 NSA 的出现，正是为了解决这一难题。
NSA：为速度而生，长文本处理的“加速器”
那么，NSA 究竟是什么？它又将如何改变 AI 行业的格局呢？
简单来说，NSA 是一种新型的稀疏注意力机制。它针对现代硬件进行了优化设计，能够显著加速推理过程，同时降低预训练成本，且不会牺牲模型性能。
在论文中，DeepSeek 团队指出，随着序列长度的增加，标准注意力机制的高复杂度成为了关键的延迟瓶颈。理论估计表明，在使用 softmax 架构时，注意力计算占解码 64k 长度上下文总延迟的 70%-80%。这足以说明，开发更高效的注意力机制迫在眉睫。
而 NSA 正是 DeepSeek 给出的答案。它在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中均能达到或超越全注意力模型的表现，充分证明了其在效率和性能方面的卓越实力。
NSA 的核心优势：效率与性能的完美平衡
DeepSeek 表示，NSA 技术的核心价值在于平衡效率与性能，既降低计算成本，又保持甚至提升模型能力。具体来说，NSA 拥有以下几大优势：
- 超快速长文本处理： NSA 能够高效处理超长序列，使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或多轮对话，极大地扩展了大语言模型在文档分析、代码生成、复杂推理等领域的应用边界。
- 降低计算成本： 端到端稀疏训练可以减少预训练所需的计算资源，降低企业开发大模型的资金与技术门槛。
- 加速推理： NSA 可以显著加速推理过程，使长文本生成（如代码补全、故事续写）的实时性更高，适用于边缘设备或低延迟场景。
- 硬件对齐： NSA 针对现代硬件进行了优化设计，能够充分利用硬件资源，实现更高的计算效率。
- 原生可训练： NSA 是一种可原生训练的稀疏注意力机制，无需额外的训练技巧或复杂的配置。
NSA 的应用前景：推动 AI 应用边界的拓展
NSA 的出现，将对 AI 行业产生深远影响。它可以：
- 赋能长文本应用： NSA 可以轻松处理整本书籍、代码仓库或多轮对话（如千轮客服场景），为文档分析、代码生成、复杂推理等应用提供强大支持。
- 降低算力门槛： NSA 可以减少预训练所需的计算资源，降低企业开发大模型的资金与技术门槛，让更多企业能够参与到大模型的研发中来。
- 推动边缘计算： NSA 可以加速推理，使长文本生成应用的实时性更高，适用于边缘设备或低延迟场景，推动 AI 应用向更广泛的领域拓展。
DeepSeek 特别提到，Gemini 1.5 Pro 已经展示了长上下文的巨大潜力，而 NSA 可以进一步降低此类模型的训练与推理成本，加速其商业化进程。
网友热议：NSA 或将改变 AI 游戏规则
NSA 技术的发布，在社交媒体上引发了广泛关注和热烈讨论。
一位 X 用户表示：“NSA 机制改变了游戏规则。超快速长上下文训练对于扩大教育领域 AI 至关重要，这与个性化学习愿景完美契合。”
还有网友调侃道：“RIP Nvidia”，暗示 NSA 可能会对 GPU 巨头 Nvidia 的业务产生冲击。
DeepSeek 团队也积极回应网友的评论，表示“DeepSeek team is cooking!”，暗示团队正在积极推进 NSA 技术的研发和应用。
结语
DeepSeek 发布的 NSA 技术，为解决大语言模型长文本处理的难题提供了一种高效的解决方案。它不仅能够显著提升 AI 模型的效率和性能，还将降低计算成本，推动 AI 应用边界的拓展。我们有理由相信，NSA 将成为 AI 领域的一项重要技术突破，为未来的 AI 发展注入新的活力。
