DeepSeek的MLA架构：大模型迁移的新突破

在人工智能领域，DeepSeek-R1的推出引发了广泛关注，这一创新代表了 AI 产业的颠覆性进展。其多头潜在注意力网络（Multi-head Latent Attention，MLA）架构，借助低秩压缩技术显著降低了训练与推理的成本，甚至仅为同等性能大模型的十分之一。这一成果由复旦大学 NLP 实验室的博士后纪焘及其团队共同完成，目标是让任意预训练的大语言模型能够快速迁移到 MLA 架构，而无需重新从头开始训练。目前，主流大模型普遍基于标准的多头注意力机制（MHA）及其变种，这些模型在推理成本上相较于 MLA