deepseek里使用的多头潜在注意力MLA技术浅解

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多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）是一种改进的注意力机制，旨在解决传统多头注意力（Multi-head Attention）在计算效率和内存占用上的瓶颈。MLA通过引入潜在变量（Latent Variables）对Key-Value（KV）缓存进行压缩和优化，显著提升模型训练和推理的效率，同时保持甚至增强模型性能。 deepseek 中分别对kv