“梁文锋、杨植麟同一天发论文，关注大模型的未来趋势“

来源：AI前线

整理：冬梅

2 月 18 日，DeepSeek 和月之暗面（Moonshot AI）几乎在同一时间发布了各自最新的研究成果，巧合的是，两篇论文的主题高度一致——都聚焦于改进 Transformer 架构中最核心的注意力机制，旨在提升其处理长上下文的能力并降低计算成本。由此可见，大家都在争相研究如何让 AI 更好地处理长文本，这不仅说明了行业对高效处理长文本的需求非常迫切，也是技术创新竞争进入白热化的缩影。

更有趣的是，两家公司的技术派明星创始人都亲自参与了研究，他们的名字分别出现在各自的论文和技术报告中，此举引发了外界的强烈关注。

2017 年，Transformer 架构被谷歌提出后便在技术圈内掀起热潮，它的出现被认为是 AI 发展史上的重要里程碑。但如此厉害的注意力机制，却有一个问题，它计算起来的复杂程度是和输入序列的长度是相关的，具体来说计算复杂度是输入序列长度 n 的平方，写成公式就是 O (n²)。

这就导致了在处理长的文本序列时，比如长度超过 1 万个 token 的文本，计算所需要的成本会大幅增加，而且还会占用很多内存。这就成了限制模型进一步扩大规模、提升能力的主要障碍。

DeepSeek 和月之暗面这两个研究团队都在想办法解决这个问题，他们用的方法叫稀疏注意力（Sparse Attention）。稀疏注意力的主要思路就是，在进行注意力计算的时候，减少那些没有必要的交互计算。这样一来，计算复杂度就能从原来的 O (n²) ，降低到 O (nlogn)，甚至能达到 O (n)。而且，在降低复杂度的同时，还尽量让模型保持对长文本上下文的理解和处理能力。

两篇论文都说了什么？

那么，这两篇论文都具体说了什么？

首先是 DeepSeek 的论文，这篇论文名为《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》，主要讲述了 DeepSeek 提出的一种可原生训练的稀疏注意力机制 NSA（英文全称：Natively Trainable Sparse Attention，简称 NSA），能够通过动态分层稀疏策略，结合粗粒度 token 压缩和细粒度 token 选择，实现了对长上下文的高效建模。简而言之，就是能通过减少不必要的计算，让模型在处理长文本时既快又好。

长上下文建模是指让语言模型能够理解和处理很长的文本（比如一本书或一篇长文章）。这对于下一代语言模型非常重要，因为很多任务需要模型记住和理解大量的信息。但现在的问题是，现有的标准注意力机制（比如 Transformer 中的注意力机制）在处理长文本时计算量非常大，导致训练和推理速度变慢，成本也很高。

稀疏注意力是一种改进的方法，它通过减少不必要的计算来提高效率，同时尽量保持模型的能力。NSA 就是一种新的稀疏注意力方法，它通过两个关键创新来实现高效的长上下文建模，具体而言：

算法优化：NSA 机制设计了一种平衡计算强度的算法，并且针对现代硬件进行了优化。简单来说，它通过减少不必要的计算步骤，让模型在保持性能的同时跑得更快。这就像在读一本很厚的书时，不再需要逐字逐句地读，而是通过快速浏览章节标题和重点段落来理解主要内容。NSA 就像这种高效的阅读方式，它只关注重要的部分，跳过了不重要的细节，从而节省了时间。

端到端训练：NSA 还允许模型从头到尾（从输入到输出）进行训练，而不需要在中间增加额外的计算步骤。这样既减少了训练时间，又不会降低模型的表现。

实验表明，使用 NSA 训练的模型在多个任务上（比如阅读理解、长文本生成等）表现得和全注意力模型一样好，甚至更好。而且，在处理非常长的文本（比如 64k 长度的序列）时，在解码、前向传播和后向传播过程中分别实现了 2.5 倍、3.1 倍和 2.8 倍的加速，同时在多个长上下文任务（如长文本生成、问答和指令推理）中保持了与全注意力模型相当甚至更好的性能。

也就是说，NSA 通过减少不必要的计算，让模型在处理长文本时既快又好。

下图是全注意力模型（Full Attention）与 DeepSeek NSA 模型在性能和效率上的对比：

• 左图：尽管 NSA 是稀疏的，但它在通用基准测试、长上下文任务和推理评估中的平均表现超越了全注意力基线模型；

• 右图：在处理 64k 长度的序列时，NSA 在解码、前向传播和后向传播的所有阶段都实现了显著的计算加速，相比全注意力模型效率大幅提升；

同一天，月之暗面提交的论文名为《MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs》，也是一篇针对模型架构展开的讨论。

月之暗面的论文中提出了一个在核心思想上与 NSA 较为一致的架构：注意力混合架构 MoBA。（英文全称：Mixture of Block Attention，简称 MoBA）。

月之暗面同样阐述了目前世面上主流 AI 语言模型在处理长文本时，面临一个很大的问题：随着文本变长，计算量会急剧增加。这是因为传统的注意力机制需要计算每个词与其他所有词的关系，导致计算复杂度呈二次增长（比如文本长度增加 10 倍，计算量可能增加 100 倍）。这不仅让模型变慢，还增加了成本。

而现有方法在应对上述问题时都有局限性，比如：

• 固定模式：比如只关注文本的开头或结尾（下沉注意力），或者只关注附近的一小段文本（窗口注意力）。但这些方法的问题是，它们假设某些部分更重要，忽略了其他可能的关键信息。

• 简化计算：比如用线性近似代替复杂的注意力计算。虽然这样计算更快，但在处理复杂任务时，效果可能不如人意。

因此，月之暗面提出了一种新方法，叫做混合块注意力（MoBA）。它的核心思想是：让模型自己决定该关注哪些部分，而不是人为规定。这种方法借鉴了“专家混合（MoE）”的思想，就像让一群专家分工合作，每个人负责自己擅长的部分。

MoBA 的优势主要有两点：一是可以灵活切换：MoBA 可以根据需要，自动在全注意力和稀疏注意力之间切换。全注意力适合处理复杂任务，而稀疏注意力适合处理长文本，效率更高；二是高效且不影响性能：MoBA 在保持模型性能的同时，显著降低了计算量。比如在处理长文本时，它可以跳过一些不重要的部分，只关注关键信息，从而节省时间和资源。

目前，MoBA 已经被用在 Kimi（一个 AI 助手）中，帮助它更好地处理长文本请求。比如，当你让 Kimi 总结一本长篇小说时，MoBA 可以让它快速找到关键情节，而不需要逐字逐句地分析整本书。

下图是切注意力混合（MoBA）示意图：

（a） 切块注意力混合（MoBA）的一个实例；（b）将块注意力混合（MoBA）集成到快速注意力机制（Flash Attention）中。

那与全注意力机制相比，效果如何？下图展示了 MoBA（蓝色线条）和全注意力机制（红色线条）在不同方面的对比情况：

(a) 验证集上的语言模型损失（序列长度 = 8K）；(b) 验证集上的尾随语言模型损失（序列长度 = 32K，最后 1K 个标记）；(c) 拟合的缩放定律曲线。

• (a) 子图：展示了在序列长度为 8K 时，验证集上的语言模型损失随着 PFLOP/s - days（一种计算量单位）的变化趋势。可以看到随着计算量的增加，两种方法的语言模型损失都在下降，且 MoBA 和全注意力机制的曲线较为接近。

• (b) 子图：显示了在序列长度为 32K 且只关注最后 1K 个标记时，验证集上的尾随语言模型损失随 PFLOP/s - days 的变化。同样，随着计算量上升，损失下降，两者曲线有相似的下降趋势。

• (c) 表格：给出了拟合的缩放定律曲线公式。这些公式可以用于预测在不同计算资源（C）下的损失情况。

也就是说，在不同序列长度和损失计算方式下，MoBA 和全注意力机制在计算量与损失关系上表现出一定的相似性。

一起瞄准思维链，

又一起聚焦模型架构

事实上，这不是两家公司第一次中心思想“大撞车”。

在 DeepSeek 发布 R1 时，Kimi 也难得地公开了 K1.5 的技术报告。要知道，Kimi 这家公司以前并不太喜欢对外展示自己的技术思路，但这次却破例了。有意思的是，这两篇论文的目标非常相似，都是想通过强化学习（RL）来提升 AI 的推理能力。

如果你仔细对比这两篇论文，会发现 K1.5 的报告在“如何训练一个推理模型”这个问题上，讲得更详细、更深入。无论是提供的信息量，还是技术细节的丰富程度，K1.5 都更胜一筹。不过，由于 DeepSeek 的 R1 发布后吸引了更多人的关注，K1.5 的论文反而被“冷落”了，没有得到应有的讨论和重视。

值得注意的是，连 OpenAI 也注意到了这两家总是思想撞车的 AI 明星创企。OpenAI 在其关于 o 系列模型推理能力讲解的论文里提及 DeepSeek - R1 和 Kimi K1.5。

DeepSeek - R1 通过独立研究运用思维链学习（COT）方法，实现了在数学解题和编程挑战中的优异表现。

在数学解题中，这种方法可以帮助模型更好地理解问题的逻辑结构，从已知条件逐步推导得出正确答案。例如在解决几何证明题时，模型可以按照思维链的步骤，先识别图形的性质和已知条件，然后运用相应的定理和规则进行推理，最终完成证明。

在编程挑战中，思维链学习使模型能够更清晰地规划代码结构，理解不同代码片段之间的逻辑关系，从而编写出更高效、准确的代码。

Kimi K1.5 同样通过独立研究采用思维链学习（COT）方法，在数学解题与编程挑战提高了模型效果。

而 OpenAI 选择 DeepSeek - R1 和 Kimi k1.5 作为对比的推理模型，一方面体现了这两个模型在推理能力已经得到了行业巨头的认可；另一方面，这也反映出思维链学习（COT）方法在提升模型推理能力方面的有效性和重要性得到了广泛关注。

这次两家又一起“杠”上了模型架构，或许从侧面说明了，我们距离下一步模型创新又近了一步。

https://arxiv.org/html/2502.11089v1

https://github.com/MoonshotAI/MoBA?tab=readme-ov-file

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