今天发现Grok3的DeepSearch功能免费推出了，测试了一下效果挺好，现在是Grok3 beta版本，对标的是OpenAI deep research ，有详细的思维链思考过程，也有思考过程摘要总结。
当然，主要是我在香港X的客户端中能直接用，不必再翻墙了。
图中是我让DeepSearch解释了，DeepSeek 前两天刚发布的最新论文中NAS（Native Sparse Attention），最近技术圈讨论很火热。
虽然paper刚挂上去两天，但DeepSearch给的回答（包括思维链）还是很不错的，生成了详细的调研报告，最后还有相关引用论文的链接：
这是deepsearch生成的全文回答，大家可以通读，一起学习一下：
关键要点
- 深求（DeepSeek）提出的原生稀疏注意力（NSA）是一种高效处理长上下文的注意力机制。
- 它通过动态层次稀疏策略结合粗粒度压缩、细粒度选择和滑动窗口注意力，保持全局和局部上下文。
- NSA在训练和推理中显著加速，同时在长上下文任务上表现优于传统全注意力机制。
什么是原生稀疏注意力？
原生稀疏注意力（NSA）是深求团队设计的一种新型注意力机制，旨在解决大型语言模型（LLM）在处理长序列时的计算和内存挑战。传统注意力机制的计算复杂度为O(n²)，随着序列长度n的增加，效率下降。NSA通过使注意力矩阵稀疏化，仅关注部分关键信息，从而降低计算成本。
NSA的核心是动态层次稀疏策略：
- 粗粒度压缩：将输入序列分块，每个块用一个压缩向量表示，减少KV缓存大小。
- 细粒度选择：动态选择重要块，通过可学习的门控机制决定哪些部分更相关。
- 滑动窗口注意力：每个标记只关注附近一定范围内的标记，捕获局部上下文。
这种方法不仅保持了模型对全局和局部上下文的理解，还通过硬件优化（如GPU Tensor Core）实现了训练和推理的显著加速。
性能与效率
NSA在多个基准测试中表现出色：
- 在长上下文任务（如LongBench）上，平均得分0.469，比全注意力高0.032。
- 在64k上下文长度下，训练前向传播加速9.0倍，后向传播加速6.0倍，解码速度加速11.6倍。
- 内存访问减少到5632个标记，相比全注意力的65536个标记，大幅降低资源需求。
这些改进使其特别适合需要处理长序列的场景，如多轮对话或复杂推理任务。
令人惊讶的发现
令人惊讶的是，NSA在保持性能的同时，解码速度可达全注意力的11.6倍，尤其在64k长度的序列上表现卓越。这表明稀疏注意力不仅高效，还能超越传统方法。
详细调研报告：深求论文中原生稀疏注意力原理的全面分析
引言
深求（DeepSeek）团队在近期发表的论文"Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention Mechanism"中，提出了原生稀疏注意力（NSA）机制，旨在解决大型语言模型（LLM）在长上下文建模中的计算瓶颈。传统变换器模型的注意力机制因其O(n²)的计算复杂度，难以高效处理长序列。本文将详细探讨NSA的原理、实现及其在性能和效率方面的表现。
NSA的原理与架构
NSA的核心创新在于其动态层次稀疏策略，结合了以下三个主要组件：
- 粗粒度压缩：
- 输入序列被划分为固定大小的块，每个块通过低秩压缩生成一个潜向量。
- 这种压缩减少了KV缓存的存储需求，例如在实验中，压缩维度为512，显著降低内存占用。
- 压缩后的向量用于全局上下文建模，确保模型能捕获长距离依赖。
- 细粒度选择：
- 在压缩块的基础上，NSA通过可学习的门控机制选择重要块。
- 门控机制基于查询（Q）和键（K）的相似性评分，动态决定哪些块需要进一步处理。
- 这种选择性注意力使模型能够专注于与当前任务相关的信息，减少不必要的计算。
- 滑动窗口注意力：
- 每个标记仅关注其附近一定窗口内的其他标记，通常窗口大小为固定值（如2或4）。
- 这确保了局部上下文的高效捕获，特别适合捕捉短距离依赖。
NSA的架构通过并行处理这三个注意力分支，实现了全局和局部信息的平衡。具体来说，模型在计算注意力时，查询标记同时参考压缩块的潜向量、选定块的细粒度信息以及滑动窗口内的局部标记。这种多路径设计使得NSA在保持模型性能的同时，显著降低了计算复杂度。
硬件优化与训练支持
NSA的另一个关键特点是其硬件对齐设计：
- 优化了块状稀疏注意力的计算，以充分利用GPU的Tensor Core，提升算术强度。
- 使用Triton框架实现了专用内核，与FlashAttention类似，进一步加速计算。
- 支持GQA（分组查询注意力）和MQA（多查询注意力）架构，共享KV缓存以提高效率。
在训练方面，NSA是"原生可训练"的，这意味着其稀疏模式是通过端到端训练学习的，而不是依赖预定义的启发式规则。这种训练感知设计通过高效的算法和反向传播操作器，支持模型在预训练阶段直接优化稀疏注意力参数，从而减少计算成本。
实验结果与性能分析
NSA的性能通过多个基准测试进行了评估，以下是关键结果：
预训练设置
- 使用27B参数的变换器骨干，激活参数3B，30层，隐藏维度2560。
- GQA设置：4组，64个注意力头，
d_q = d_k = 192, d_v = 128
。 - MoE（混合专家模型）：72个路由专家，2个共享专家，top-k专家为6。
- 预训练数据：270B个8k长度的文本，之后继续训练32k长度的文本，使用YaRN扩展。
基准测试结果
以下表格总结了NSA在不同任务上的表现：
| 任务类型 | 指标 | NSA得分 | 全注意力得分 | 改进 |
|---|---|---|---|---|
| 一般基准（Table 1） | DROP | 0.042 | - | +0.042 |
| GSM8K | 0.034 | - | +0.034 | |
| 平均得分 | 0.456 | 0.443 | +0.013 | |
| 长上下文评估（Table 2） | LongBench平均得分 | 0.469 | 0.437 | +0.032 |
| HPQ | - | - | +0.087 | |
| 2Wiki | - | - | +0.051 | |
| LCC | - | - | +0.069 | |
| PassR-en | - | - | +0.075 | |
| 推理任务（Table 3） | AIME 24（8k上下文）准确率 | 0.121 | 0.046 | +0.075 |
| AIME 24（16k上下文）准确率 | 0.146 | 0.092 | +0.054 |
- 在长上下文任务上，NSA在LongBench上平均得分0.469，领先全注意力0.032，尤其在HPQ、2Wiki等任务上表现突出。
- 在64k上下文的"针在干草堆"测试中，NSA实现了完美的检索准确率（Figure 5）。
效率分析
- 训练速度：在64k上下文长度下，NSA在前向传播上加速9.0倍，后向传播加速6.0倍（Figure 6）。
- 解码速度：在64k上下文长度下，解码速度加速11.6倍（Table 4），内存访问减少到5632个标记，相比全注意力的65536个标记，资源利用率大幅提升。
这些结果表明，NSA不仅在性能上优于传统方法，还在计算效率上实现了突破，特别适合长序列处理场景。
讨论与意义
NSA的引入为LLM的长上下文建模提供了新的可能性。其动态层次稀疏策略确保了模型在保持全局和局部上下文的同时，显著降低了计算和内存需求。硬件对齐设计进一步保证了其实用性，使其在现代GPU上能够实现接近FlashAttention的加速。
值得注意的是，NSA的"原生可训练"特性使其能够自适应地学习稀疏模式，这与之前的稀疏注意力方法（如基于预定义模式的BigBird）形成对比。这种学习能力使得NSA在不同任务上的泛化性能更强，尤其在长文本任务和指令推理中表现优异。
局限性与未来方向
尽管NSA在实验中表现出色，但其对硬件依赖性较高，可能需要特定的GPU支持来充分发挥潜力。此外，压缩和选择机制的训练成本在初期可能较高，未来可以探索更高效的训练策略。
结论
深求论文中的原生稀疏注意力（NSA）原理通过动态层次稀疏策略、硬件优化和训练感知设计，显著提升了LLM在长上下文建模中的效率和性能。其在长序列任务上的优异表现和计算加速潜力，为下一代语言模型的发展提供了重要参考。
关键引文
- Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
- DeepSeek-V2: Scaling Laws in the Mixture of Experts Era
LLMTest_NeedleInAHaystack GitHub Repository
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