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o1、R1 等推理模子的出现，给了长文本新课题。
嘉宾丨肖朝军、傅天予整理丨程曼祺
上周，DeepSeek、Kimi 王人放出了新的大模子架构转变和优化效果，划分是 NSA、MoBA。二者王人聚焦对大模子中 “提防力机制” 的转变。
提防力机制是面前谎话语模子（LLM）的中枢思制。2017 年 6 月那篇开启谎话语模子翻新的 Transformer 八子论文，标题便是：Attention Is All You Need（提防力便是你所需要的一切）。
而优化 Attention 的计较效用和效果，又能匡助科罚 AI 学界和业界王人相称温雅的一个问题，便是长文本（long context）。
不管是要一次输入一整本书，让模子能帮咱们索要、知道；如故在生成面前 o1、R1 这类模子需要的长想维链；又或者是但愿模子改日能有越来越长的 “缅想”，这王人需要长文本智力的补助。
这期节目咱们邀请了两位作念过 Attention 机制转变的 AI 商量者作念嘉宾。
一位是清华计较机系实验室的博士生肖朝军，他是 InfLLM 提防力机制转变的一作，导师是清华计较机系副西宾刘知远。
另一位是清华大学 NICS-EFC 实验室的博士生傅天予，他是 MoA 提防力机制转变的共销亡作，导师是清华电子工程系主任汪玉。这个实验室也作念了好多与硬件层结合的优化职责。
两位有一些互相补充的视角，他们之前作念的提防力机制转变也王人和 NSA、MoBA 一样，属于 “稀薄提防力” 限度。
傅天予共享了一个他的导师汪玉，对大模子优化宗旨的简易形容：
神经网络便是 y=f(x）。x 是输入，y 是输出，f 是这个网络。面前的趋势是，x 越变越长，这是多模态等带来的；y 也越变越长，这是想维链带来的。f 要作念的事便是，当 x 和 y 王人变得这样永劫，怎么能算得快，同期又能正确地输入 x，并正确地输出想要的 y。这便是群众极力的总体宗旨。
f 要怎么作念到这两点，转变提防力机制便是法子之一。
以下是本期播客的实录，翰墨有精简。
Attention 的提议便是为了长文本，只是其时的 “长” 不是面前的 “长长长”
误点：两位不错先自我先容一下，以及讲讲你们当年和提防力机制转变干系的商量。
肖朝军：我是来自清华大学计较机系的博士生肖朝军，一直专注于大模子高效架构层面的商量。2024 年，咱们发布了 InfLLM，亦然作念大模子提防力机制的转变。
一年多前，开源模子最多也就处理 8K 便是 8000 token 独揽的文本长度。咱们就想，能不可在无需视察的情况下，在推理阶段（不错知道为大模子的使用阶段）用稀薄提防力机制处理更长的 128K 以致 1000K 的文本。这个提防力机制的想路和面前的 DeepSeek NSA 类似。而 NSA 是进一步把稀薄提防力作念到了预视察阶段，写了相称丰富的算子，作念了很致密的瞎想，是一个很大的进步。
（注：大模子里，稀薄指仅部分联接，效用更高；对应的高贵，也便是 dense，指数据 / 计较全联接。）
傅天予：我是来自清华大学电子系的博士生傅天予，咱们也一直关注神经网络模子的高效性优化。
亦然在 24 年，咱们发布了一篇和今天要聊的 MoBA 标题很像的论文，叫 MoA——Mixture of Sparse Attention（羼杂稀薄提防力机制），而 MoBA 是 Mixture of Block Attention（羼杂分块提防力机制）。咱们发现，之前的一些稀薄提防力机制，自然能使模子开通地输出内容，但模子其实莫得灵验愚弄远距离的陡立文信息，咱们就但愿能分析不同提防力头的各自性格，找到究竟其中哪些对模子能简直愚弄长陡立文很要津，然后更多保留这部分提防力头。
误点：咱们不错先聊对于 Attention 的一些基础问题。2017 年提议面前谎话语模子主流架构 Transformer 的那篇论文，标题便是 Attention Is All You Need。浅易来说，Attention 作为大模子的中枢模块，它是用来作念什么的？
傅天予：要解释这个，咱们要先知说念一个大模子的输入和输出是什么，它的输入便是一系列 Token，也便是 “词元”，浅易知道便是一个词。每个词自身有一个含义，但也有必须测度陡立文智力抒发的含义，比如代词 “it”，要放到陡立文里才知说念指什么。是以 Attention 机制的中枢想想便是但愿能知说念输入的每一个词和之前的词的关系。
在圭臬 Attention 里，每新输入一个词王人要和前边输入的所有词去计较干系性，它是一个关系强弱加权。这样不仅能帮大模子知道这个词自身，还能知道它的语境
肖朝军：补充一下，群众也可能需要了解，再往前，神经网络是怎么处理序列（输入模子的一系列 Token 全体上是一个序列）的。
之前的主流法子是（RNN）。轮回是什么兴味呢？便是一个词、一个词地去知道，去动态爱戴一个 “缅想”。
比如当 RNN 来处理 “我是肖朝军” 这句话时，会先处理 “我”，再是 “是”，再是 “肖”，每处理一步，就把之前所有输入王人造成 “缅想”，也便是系统里的一堆矩阵。在 “我是肖朝军” 的例子里，RNN 处理到 “肖” 时，也曾把 “我” 和 “是” 援救成了一个 “缅想”。
RNN 里的 “缅想” 的存储大小是不变的，但这会使它 “淡忘” 很久以前的词元。当只是一句话时，这个问题不严重。但如若像咱们今天这样录 2 个小时的播客，我最运行说完我是谁后，之后只会说 “我”，这样到后头，模子就会忘掉 “我” 和 “肖朝军” 的关系。这是 RNN 的劣势。
而 Transformer，它所使用的 Attention 机制，便是把过往所有词王人以一个个向量的面目存储下来。这样在 2 小时的聊天里，我每次提到 “我”，它王人会去和过往所有词作念一次干系性计较，就能知说念 “我” 和 “肖朝军” 高度干系。
这也导致，Attention 的 “缅想” 不是固定的存储大小，而是把 “缅想” 延长为过往一说念词元，这就能转变 RNN 长序列的淡忘问题。
误点：是以当年从 RNN 到 Transformer 提议 Attention，自身便是为了科罚长文本问题。
肖朝军：对，不外其时的长，也没多长，便是几百 Token。
在 Attention 之后，很快就提议了稀薄 Attention，最运行是为了 BERT（注：Google 最早的 Transformer 架构的谎话语模子，但它的优化宗旨和同为 Transformer 架构的 OpenAI 的 GPT 系列模子略微不同，BERT 一度是比 GTP 更主流的大模子），它只可处理 512 Token。
然后稀薄 Attention 出来后，让模子能处理 4K token 了，这是 18、19 年的事，那时群众认为这也曾相称长了。
而到了面前，动辄是 128k 以致 1M（100 万）的长度，发展相称快。是以 Transformer 确乎是为了长文本，只是这个长和面前的长还不太一样。
原初 Attention 两大瓶颈：“显存支出” 和 “计较复杂度”
误点：从长文本到了长长长长长文本。自后原初 Transfomer 里圭臬的 Full Attention 又际遇了什么瓶颈，为什么不够用呢？
肖朝军：起原便是存储问题，其实便是刚才讲的，它的 “缅想” 大小是不固定的，序列越长，缅想就越大。比如有几百万个词，那存下来要好几百 G，面前 GPU 的显存（显存是 GPU 的 “专属内存”，当先主要存储图像信息，在谎话语模子里，它用来存储模子参数和视察数据）就几十 G，存储远远不够。
第二是计较复杂度的问题，因为 Full Attention，是每处理一个 Token 时，王人需要和前边所有 Token 作念一遍干系性计较，如若序列长度是 N，它的计较复杂度便是 N 的平方，当长度越长，计较时候就会越来越高。
傅天予：我补充一丝对于视察和推理阶段的 Attention 的区别。之前好多稀薄提防力职责王人是一个高贵视察的 Attention，但在推理阶段把它造成稀薄的。这是因为咱们发现 Attention 自身含有稀薄性。
这可能有几个主要原因：一是 Attension 里有 Softmax（软最大值）机制。浅易知道，它是一个 “更软” 版块的取最大值的经由。一般取最大值时，会把最大的数取为 1，其他一说念取 0。而 Softmax 是把最大的阿谁取为 0.9，第二大的可能是 0.09，第三大的是 0.009……这导致在这样多干系性数值里，咱们一般叫 Attention Score 或 Attention Weights，本来就独一很少的数很大，这就为稀薄性提供了一个潜在的数学保证。
（注：如前文所说，Transfomer 里的 Attention 是每输入一个新 Token，要计较它与前边所有 Token 的干系性，是以会得到一组值。老例在一组值里取最大值时，是将最大的设为 1，其他王人设为 0；而 Softmax 是对所有值进行一种函数处理，使它们王人散播在 0 到 1 之间，且总数为 1，最大值会得到最高的权重。这些权重之间的数值悬殊很大，是 “稀薄” 的，一些很小的值，后续处理时可能被断念。）
二是从话语学的角度，比如咱们今天播客可能有 2 小时，但在 “朝军” 和 “我” 之间产生的关联相称稀薄，便是这 2 小时里，前边有几万个 Token，但和 “朝军” 有强干系性的独一 “我” 这个词，关联自身就很稀薄。
临了是从东说念主脑角度，也不是所有神经元王人和所有神经元联接，它的联接也相称稀薄，况兼跟着年事增大，会越来越稀薄。
是以不管从数学上，如故话语学上，如故神经科学上的启发，群众就合计稀薄 Attention 本来就存在，况兼是不错被愚弄起来提高效用。
误点：回想而言，在 Full Attention 的基础上，自后有哪些转变想路？
肖朝军：我认为主流分类便是稀薄提防力和刚才提到的 RNN（轮回神经网络），它又回生了，比如 Mamba 这类模子，RNN 计较很高效，但有淡忘机制。
（注：Mamaba 是由卡内基梅隆大学在 2023 年提议的基于景况空间模子的高效长序列建模架构，主要作家是 Tri Dao 和 Albert Gu 等，后文说起的 FlashAttention 的作家亦然 Tri Dao。）
傅天予：不外面前群众好像不可爱说我方是 RNN，会说是线性提防力。我合计线性提防力里的一些职责确乎如故以轮回的样子在进行，但也会有少部单干作，自然亦然把很长的序列压缩到一个 “缅想” 里，但不像传统 RNN 是逐词迭代进行的。
误点：哪种更主流呢？最近的 NSA 和 MoBA 王人是稀薄提防力标的的转变。
肖朝军：在 Mamba 之前，稀薄更主流。但 Mamba 之后，线性提防力机制的转变也相称多。
傅天予：稀薄提防力全体对蓝本提防力的更正没那么激进，与现存好多法子能凯旋搭上。而线性提防力可能形容了一个更好意思好的蓝图。
因为它的存储大小是固定的（注：线性提防力可知道为 RNN，前文有说起 RNN 的存储大小是固定的），计较复杂度随序列变长，不是平方增长，而是线性增长（这和它的计较样子测度）。
是以从 Scaling Laws 角度看，当输入比较短时，线性提防力的提效可能不如稀薄提防力，但输入突出永劫，线性提防力的效用上风会上来。
不外面前群众更多尝试稀薄提防力，因为好多学界探索标明，纯线性提防力的效果（效用权衡的是速率和计较资源蹂躏，效果权衡的是模子 “奢睿” 进度）欠佳，还需要羼杂其它提防力机制。
误点：Attention 的提议和自后的转变王人是为了处理长文本。除了转变 Attention 机制自身，还有哪些极力能匡助处理长文本？
傅天予：优化一个大模子，会有 3 个脉络：算法、系统和硬件。硬件层很好知道，你用更快的 GPU，自然不错变快。
系统层稍难知道，比如 FlashAttention 便是一个系统层转变。自然 GPU 的峰值算力和峰值显存是固定的，但代码写得好不好，决定了你能用到百分之若干。系统层的职责便是追求提高这个百分比，充分愚弄带宽、显存、算力。FlashAttention 让 Attention 的计较效用栽植了一个台阶，显存则至少降了一个量级。
再上头是算法层，细分又有模子层和更渊博道理的算法。稀薄提防力、MoE（羼杂各人系统）王人是对模子层的转变。而改变生成范式——比如从一个、一个词往外蹦，造成两个词、两个词往外蹦，则是更渊博的算法转变。
（注：MoE 面前是一个主流的大模子架构，比如 DeepSeek-V3 便是一个 MoE 模子，它亦然 DeepSeek-R1 的基座模子。V3 也有生成样子上的转变，使用了 Meta 提议的 Multi-token Prediciton，一次生成两个词。）
肖朝军：算法层有好多转变，因为长文本的问题好多，不单是是计较复杂度和显存。那针对不同场景，就有不同的优化标的。
比如 DeepSeek 在 DeepSeek-V2 里提议的 MLA 亦然一个算法转变，它科罚什么问题呢？便是刚才提到的，Transformer 需要把所有词元王人存下来，存储量很大，这样每次去探询它的时候会很长，要一个一个读出来。是以 DeepSeek 就想把这个维度压低、存储变小，就作念了这方面的一个转变。
（注：MLA 是 Multi-head Latent Attention，多头潜在提防力。它通过一种长入压缩本领，把算提防力分数时的显存占用减少了超 90%，同期保合手了模子性能。）
科罚长想维链生成，是 o1/R1 的 RL（强化学习）法子赓续发展的要津
误点：接下来，咱们来看 NSA 和 MoBA 的一些具体转变。全体上，两位看到的 NSA 和 MoBA 的最大亮点是什么？
傅天予：我认为最极度想的是，他们王人在预视察阶段就引入了稀薄提防力，而此前多数职责是作念高贵视察，在推理时才稀薄。视察与推理的不一致未免会引入缺欠。
是以业界和学界王人很深嗜：如若在预视察阶段就引入稀薄性，对模子最终效果是什么影响？
这两个效果，解答了这个群众温雅的问题：便是稀薄提防力经过充分视察，性能上不错并排高贵提防力，以致某些情况下还能高出。
这给稀薄提防力领域打了一剂强心针，之前好多审稿东说念主会质疑，稀薄自然让模子变快了好多，但变笨了一丝，这能否收受？而这些新效果便是告诉群众，你不错快的同期也很奢睿。
肖朝军：补充一下，从推理阶段的稀薄到预视察阶段的稀薄，gap 其实挺大的。因为硬件上，GPU 自身不太稳健稀薄计较，而稳健高贵计较。把稀薄机制引入预视察，怎么结束加快是一个难点。
误点：为什么是在这个时候点，DeepSeek、Kimi 等公司殊途同归地要把稀薄从推理阶段引入预视察？
肖朝军：其实这和 o1/R1 密切干系，这类推理模子会用 RL（强化学习）在视察中生成很长的想维链（CoT），这是让模子变奢睿的势必趋势。
是以 “输出很长” 变得更伏击了，之前群众更关注 “输入很长”，比如 Kimi 居品早期的性格便是输入很长。但面前 DeepSeek 可能更关注输出很永劫的加快。
NSA 论文中的效果（左表）和效用（右表）栽植。肖朝军关注的输出很永劫的加快，体面前右表中的第一栏，Decode，即解码、生成经由的加快；NSA 比较 Full Attention 加快了 11.6 倍。
其实我之前也想过把稀薄提防力引入视察阶段，但其时我莫得面前的默契，只是想栽植视察阶段的效用。
面前的新默契是，科罚长 CoT 才是改日赓续 RL Scaling 的要津点。DeepSeek-R1 阐发里有一张图：跟着 RL 的视察步数增多，所有这个词输出会越来越长。不错预感，视察步数还会赓续增多，输出长度也会赓续打破。这时把稀薄提防力引入预视察阶段，尤其是 RL 的视察——但这件事（把稀薄引入 RL 视察）NSA 论文里还没体现——它一定是个改日趋势。
DeepSeek-R1 本领阐发中展示随视察步数增长（横轴），输出长度（纵轴）合手续增长。
是以我突出关注 NSA 和 MoBA 的表面加快比能不可落到试验，从论文看，他们王人作念得比较好。咱们之前的 InfLLM 便是表面加快比高，但试验加快比不够好。
误点：为什么之前加快比很难落下去？
肖朝军：我一直在搞算法，不是很懂底层系统，其时我也和别东说念主征询过，就合计稀薄自然不稳健 GPU，就作念散伙。
但看到 NSA 之后，我合计如故我方的默契有局限，便是我不懂硬件，莫得在算子层作念优化。而 DeepSeek 真能把这个想法推下去，这是 NSA 给我的最大冲击。
转变稀薄提防力的想路已比较老练，但 DeepSeek 和 Kimi 真的把加快落到了真实系统
误点：此次 NSA 也突出强调了它是 hardware-aligned（硬件协同）的，便是结合硬件层作念了优化，这个不错解释一下吗？
傅天予：这需门径悟 GPU 到底在怎么作念计较。GPU 的一个性格便是 “single instruction, multiple data”（单提醒、多数据流），即给出一条交流提醒，对不同数据作念相同的操作。
比如只计较一个矩阵时，GPU 比较慢，但如若对 20 个矩阵作念相同操作，它就很高效。是以 GPU 是高度并行计较，并行度越高，对 GPU 越友好。这是计较方面。
在内存方面，计较机的内存是存一串同气儿数字。GPU 规则探询连气儿数字的效用很高，但如若要探询的数据比较碎屑化，GPU 一次取一大块数，却独一其中一小部分有用，效用就会很低，反之，如若取一大块数，百家乐ag跟og有什么区别这些数王人有用，效用就很高。
知道这两点后再来看 NSA，它作念了一个对 GPU 很友好的操作，便是它是 Block（块，不错浅易为知道为是一组数）的，这又进到了 Kimi 的 MoBA 的标题里了，MoBA 的 B 就指 Block。
是以 NSA 自然是一个稀薄提防力，但它的粒度是到 “块” 的，要么这一块王人有用，要么王人没用。这就得志了刚才说的两个期待：内存上是连气儿探询，计较上是对销亡块数据作念交流计较。它对硬件层的主要优化，便是栽植 Block 的计较。
肖朝军：对，打个告白。我 24 年 2 月的 InfLLM 的中枢不雅点亦然，稀薄提防力，就应该在块层级去作念，才会对硬件更友好。
误点：其实我也问过 R1，NSA 和 MoBA 的异同，它说：“MoBA 更侧重 Block 级别的调控，而 NSA 更侧重 Token 级别的致密化操作和硬件优化。” 试验上二者王人是 Block 级别的吗？
肖朝军：NSA 亦然在 Block level 作念的，但著作里没突出强调。因为即使是 Block，真要作念到相称好的硬件优化，如故需要好多操作，是以它后头更多强调了它的硬件优化。
误点：硬件优化靠什么具体法子结束呢？便是前边提到的写算子？
肖朝军：对，便是写一些系统层的算子（注：算子是神经采汇聚实行具体数学运算的模块、它在模子较底层，凯旋与芯片硬件交互）。DeepSeek 在 NSA 上写算子时用的是 Triton，这是 OpenAI 开源的、在英伟达的 CUDA 上再抽象了一层的接口。
傅天予：我想补充一个相称极度想的事，因为 Triton 是 GPT 3 那会儿出来的（注：Triton 开源于 2021 年，GPT-3 发布于 2020 年 6 月）。一个不靠谱的坊间外传是，GPT 曾尝试用稀薄提防力来视察，是以去作念了系统适配，这就有了 Triton。
不管外传真假，Triton 确乎相称得作为念块状稀薄计较。自然 OpenAI 临了我方可能莫得用 Triton，但它也曾成为学界要作念块状稀薄计较的很好的器用。
误点：是以这是 OpenAI 还 open 的时候，给社区带来的一些孝敬。
肖朝军：补充一下，我合计 DeepSeek 改日可能会赓续久了到 CUDA 层（CUDA 是英伟达我方提供的，不错帮开采者更好使用 GPU 的一套软件平台）去写优化。因为 Triton 是对编码友好，CUDA 不错作念更深。
还想补充一丝， OpenAI 有莫得作念稀薄提防力我不知说念，但它一定在长文本上作念了新的职责。最近它发了 DeepResearch，不错想象，长文本智力一定很强，只不外它我方莫得强调。
误点：具体到 MoBA 和 NSA 的提防力机制的瞎想，它们的异同是什么呢？
傅天予：我合计共同点主要有三点。一是，它们王人是先从更高脉络选一块需要关注的陡立文，这个所谓的 “一块” 便是 “Block Level”，具体选法，二者有轻浅判袂，但总之要先选一块，把这一块内容拿进来，再去关注块里面的细节。
二是，它们选块时，王人倾向关注离面前这个词最近的词，这也相称自然，因为即使是高贵提防力，自然也会推崇出对附近的词更关注。这从话语学上也能知道。
三是，二者王人是对于每一个输入的词（更具体的说是词的查询向量），它选的 Block 是不一样的，便是它会针对面前在 decode（解码，这里指生成经由）的词，选不同的陡立文块。
肖朝军：是以全体想路其实挺相似，除了怎么选块的判袂，还有对块的示意可能有轻浅判袂。
如故我刚才提到的阿谁点，面前转变提防力的想想也曾比较一致了，但他们能把加快比落到真实的系统里，这件事很要津。
误点：除了你们提到的，NSA 和 MoBA 王人是在块级别上作念计较，它们也提到我方王人是动态稀薄提防力。这里的 “动态” 是什么兴味，那么相对应的静态呢？
傅天予：其实 NSA 和 MoBA 王人是既有动态，也有静态。
解释这个问题，如故要回到大模子怎么处理文本。文本进入一个模子时，其实是进来了两个东西，一是每个词说了什么，二是这些词的位置，而位置便是静态的。
是以，如若一种提防力机制和位置强绑定，比如老是关注句子起原的几个词，就偏静态；如若是更多关注词的内容，便是动态。
在 MoBA 里，它会先固定采取某个 Token 地点的 Block，其实便是在采取附近的位置的 Token，它也有静态的部分在。
肖朝军：NSA 里用到的滑动窗口亦然一种静态稀薄提防力。因为它也曾预设了这个词要和哪些窗口里的一组词作念干系，而不是动态地决定和哪些词干系。
那它的问题也不错想象，比如 “我是肖朝军” 这个例子，在很长的文本里，就需要动态地去关联 “朝军” 和 “我”，静态可能就滑不到那么前边的 “我” 了。
傅天予：一般而言，静态效用高，但效果稍差。动态效果更好，因为它同期关注位置和内容信息，但这导致在输入具体内容前，不知说念具体要看那里，这种计较对 GPU 不是很友好，就会比较慢。是以二者是一种权衡。
视察弧线揭晓悬念：稀薄提防力一定更快，但它也能更好吗？
误点：NSA 和 MoBA 王人作念了一系列测试来考证我方的效果和效用栽植的灵验性，在这些测试与实验效果中，你们看到的亮点是什么？
傅天予：我个东说念主更关注他们的 Training Curve（视察弧线）的下跌情况。
NSA 展示了 270 亿参数大小模子上的视察亏蚀弧线（Traning Loss Curve）。
MoBA 展示的视察亏蚀弧线。左图的常用预计亏蚀包含所有词元，即也包含多半段前位置的词元（终点于漫笔本）；而右图则展示了 32K 输入长度下，临了 1K 词元的预计亏蚀，这种长文本末尾的预计亏蚀，更能杰出推崇模子在陡立文变长后的预计性能。
因为咱们关注一个转变是否在帕累托前沿上，即同等速率下模子是否最奢睿，同等奢睿时模子是否最快。
稀薄提防力一定比高贵提防力更快，而视察弧线会揭示，在插足填塞多的资源时，稀薄提防力能否和高贵提防力一样好？这件事咱们之前不知说念。这两份职责王人给了一个比较积极的谜底，便是稀薄和高贵的效果简略率会趋于一致，以致稀薄会更好。
肖朝军：我个东说念主最关注的是在预视察阶段引入洗漱提防力后，模子在长推理、数学题上的效果。就如故长想维链的推崇。
NSA 在主要 Benchmark 上与 Full Attention 的对比。触及通用学问、推理和编程；在 4 项推理 Benchmark 中，NSA 的效果王人好于 Full Attention。
除了 MMLU（是触及几十个学科的通用学问测试）和 MBPP（测试模子从自然话语合成轻便 Python 的智力）两个目的，NSA 的推崇王人好于 Full Attention。
这张表中，NSA 则对比了 H2O、InfLLM 等过往稀薄提防力转变和 Full Attention 在测试长文本智力的 LongBench 上的推崇，并展示了 MQA（多文档问答）、Code（代码）等细分任务上的得分。
MoBA 与 Full Attention 的效果对比。MoBA 与 NSA 的基准采取有重合，也有区别。比如二者王人测了权衡推明智力的 BBH、GSM8K，和与编程任务测度的的 MBPP，也王人测了空洞权衡长文本智力的 LongBench。
误点：这部分临了想补充问一下，之前好多职责，包括两位我方的职责，王人莫得把稀薄提防力引入预视察阶段，除了前边提到的默契问题，是不是也和学界的算力资源比较少测度？
肖朝军：这有两方面，一是学界要去搞预视察，确乎支出很大，但我合计这是很小的一方面。更多如故我之前说的默契问题，我不太会作念底层优化，而且 InfLLM 是 2023 年就运行作念的，其时也不知说念生成长想维链对 RL 很伏击。
傅天予：学界还有一个问题是缺数据。如若咱们要把稀薄引入预视察，况兼想解说它好用，就需要让它变得和高贵模子一样强。但高贵模子那么强，所用的数据、和一些视察上的妙技，学界可能莫得或不知说念。
你自然不错用一样的法子、一样的数据去视察稀薄提防力和高贵提防力的两个模子，如若稀薄的略微奢睿一丝，好像也能解说问题。但工业界其实不会太招供。况兼考证老本也很高。
是以咱们其时作念 MoA 时，最大起点便是不要视察，我一定不要视察。预视察可能算力不够，但微调（后视察）如故作念得起的。但咱们就不要微调，因为咱们但愿 MoA 能即插即用，任何东说念主视察一个高贵提防力的模子后，王人能凯旋用。
咱们也不但愿咱们的法子改变原来模子的偏好。你一朝视察，可能会让一个本来礼貌的模子，霎时变得灵巧，咱们不想这样。是以其时是成心拿掉了视察部分。
肖朝军：对对对，我 InfLLM 论文的标题里就写了 Training-Free，便是不要视察。
大模子视察分预视察、微调两个阶段。2023 年时，第一个阶段如故短的输入和输出，第二阶段才会用比较小数的数据把它训长。是以其时如故想在视察之后的阶段把效用打上去。而面前看，从预视察阶段就引入稀薄，一是效果会更好，二是因为长 CoT，面前也真的需要这样作念。
多模态叠加长想维链，文本还会更长长长
误点：再往下，你们认为提防力机制有哪些探索标的？刚才也讲到了一些，如长想维链生成的干系优化。还有呢？
肖朝军：还有一丝是，跟着长文本变得更长，稀薄提防力朝夕会濒临存储问题，因为它的存储复杂度其实没变，如故得存前边的一说念内容。
存储转变的极致是 RNN，也不错说是线性提防力，它的存储大小是固定的，但性能可能有上限。在这两个存储的极点之间，有莫得一个中庸？
误点：想请天予补充一下，存储这件事，它能如何从硬件上优化吗？
傅天予：这很难。对比计较和存储，计较发展得相称快，但片上存储，举例显存发展很慢。最近 4 年，英伟达芯片的算力翻了几十倍，存储连两倍王人没到。（英伟达 2025 年发布的 B200 的算力是 2021 年 A100 的 64 倍，显存则是 1.2 倍）。
这是因为快速存储相称占芯单方面积。而芯单方面积再增大，良率会快速衰减，老本就会高得不可收受。
肖朝军：自然存储相对低廉，不一定用显存，也不错用计较机内存，或凯旋挂硬盘，但这又带来数据传输的速率问题。
其实东说念主脑就不需要那么多存储。有莫得可能再进一步向东说念主的机制汇聚？便是能动态决议，什么时候、什么东西该存，什么不该存，这可能是下一步要探索的。
误点：长文本，面前阶段看如故以话语为主，改日多模态的提防力要怎么优化？
傅天予：我手头正在探索多模态提防力的性格。一是模态变多时，陡立文会有相称大的增长。对标东说念主类，东说念主 1 小时能读 18K 的文本，但听 1 小时音频援救成模子输入是 90K，看 1 小时视频，即使每秒只看 1 帧（闲居视频至少每秒 24 帧），输入到模子亦然 100 万（具体数值和分辨率测度）。100 万 token 什么主意？差未几能放下 3 册《哈利波特》。
二是，不同模态也会改变提防力的稀薄模式。文本中常见的稀薄模式是关注附近的词。而对视频而言，可能需关注不同帧的交流位置——比如在不雅察球的引导轨迹时，那些和面前 Token 最干系的 Token 并非老是邻近的，而是会跳动，比如每隔 220 个 Token 看一下。是以不同模态对提防力瞎想也有不同条件。
咱们最近刚开源了一个职责 FrameFusion，它自然不是处理提防力问题，但亦然但愿科罚长序列下的视频知道问题。这个职责发现，面前咱们在文本里采取断念哪部分提防力的值时，更多是从伏击性谈判；而视频里，有些东西自然很伏击，但它每帧王人出现，就不需要肖似看。是以咱们会更多从冗余性启程，只保留伏击且专有的部分。
误点：你们合计，咱们面前也曾看到的 NSA、MoBA 这些提防力机制，离咱们联想中的提防力，总体还有多大差距？
肖朝军：如故要从智力启程去想考这个问题，便是如何探索长文本的缅想智力。提防力机制自身能改的、大的东西也未几了。而得到更长的 “缅想” 可能需要新的架构转变。
傅天予：汪玉敦厚突出可爱说一个例子：神经网络便是 y=f(x）。x 是输入，y 是输出，f 是这个网络。
面前的趋势是，x 越变越长，这是多模态等带来的；y 也越变越长，这是想维链带来的。f 要作念的事便是，当 x 和 y 王人变得这样永劫，我怎么能算得快，同期又能正确地输入 x，并正确地输出想要的 y。这便是群众极力的总体宗旨。
至于 f 怎么作念到这两点，提防力转变是法子之一。但也有其他法子能做事这个宗旨。
用 AGI 科罚可控核聚变，然后供能 AGI？
误点：咱们又回到了长文本。改日更长的文本，不错用来作念什么呢？
肖朝军：按 OpenAI 的诡计，下一步便是作念创新。比如咱们博士生作念科研，从选题到作念实验，到临了写 paper，所有这个词经由会历时几个月以致一、两年，这几个月时候里的想考如若王人存下来，面前的存储详情不够。
（注：OpenAI 旧年 7 月界说了 AGI 途径图的 5 个阶段：聊天者、推理者、智能体、创新者、组织者）。
而我合计，AGI 的结束，改日一定要作念科研。
误点：为什么你认为科研这个场景这样伏击？
肖朝军：因为科研需要相称空洞的智力。能作念科研，意味着 AI 要有想考智力、缅想智力、高效学习智力等等，是以科研是 AGI 发展到较高水平时的集会体现。
有了这种智力，AI 能拓展东说念主类学问的领域，提议新范式，探索新的天地玄机。
误点：OpenAI 的途径图里，创新者之后还有一个组织者。
肖朝军：其实我不太认同这个。组织可能先于创新发生，它不一定是高智能水平智力作念到的事，蚂蚁间也有组织。
这（创新和组织）可能是两个标的：一是单体智能增强，一是从单体向多体配合发展，谁先发展不一定。
群众以前会想，能不可让谎话语模子我方生成文本，再我方视察我方，越训越奢睿。面前发现，这样视察完的大模子会凯旋崩掉。但如若 AI 真能作念科研的话，其实有但愿让它我方迭代、我方升级，以致有可能出现高出东说念主类的智能。
误点：面前有看到任何这样的苗头吗？
肖朝军：面前还莫得，但我合计改日 AGI 总会发现我方的劣势，那就得改我方。
误点：它为什么会产生这个动机呢？
肖朝军：这个便是 AGI 的改日了。他面前详情莫得动机。
误点：对，面前独一东说念主给它的学习宗旨，比如东说念主给 GPT 设定的学习宗旨是预计下一个词，给 o1 的宗旨是用长想维链来 “想考”。再往下会是什么呢？
肖朝军：那就看东说念主类怎么想了。也不错瞎想一个亏蚀函数（Loss Function，它用来权衡模子预计值与真实值之间的缺欠解释，可为模子优化提供带领），告诉它，宗旨便是自我迭代，越来越奢睿。
误点：那么什么叫奢睿呢？好像如故得东说念主来界说。
肖朝军：自然了，这个其实很难。东说念主怎么界说我方的智能，又怎么界说东说念主工智能，王人有好多不对。比如这个发话器，它能录我的声息，这是智能吗？
误点：好像不是一般东说念主知道的智能。
肖朝军：然则群众详情认为东说念主脸识别是智能，它也和发话器一样，只可作念一个任务。为什么发话器不是智能，东说念主脸识别是智能？
东说念主类对智能的界说面前还不完善。也许改日咱们给 AGI 创造填塞多的智力后，它的宗旨不是东说念主定的，而是它我方定的。
误点：这个宗旨会是东说念主类想要的吗？
肖朝军：这很难想象。我倾向认为改日 AGI 可能是自组织面目，一个 AI 不错带着一堆 AI 职责，也会和东说念主类一样有单干，雇主厚爱 “画饼”、定宗旨，只是这个宗旨是否做事东说念主类社会，这是未知的。
傅天予：东说念主类总合计我方的智能好像高手一等，大脑玄机果然难以捉摸。但东说念主类智能在机理上是不是就比其他智能高等呢？或者说什么机理最合适、最佳呢？智能也不一定是越像东说念主越好。
误点：其实一运行聊稀薄提防力时，天予就提到，神经科学商量也发现神经元之间的联接是稀薄的。好像群众下意志如故把 AI 和东说念主类大脑作念类比。
傅天予：我合计东说念主是提供了一个可行解，而且是较优的解，但不可保证是最优解。
当群众王人不坚信一件事能行时，提供一个可行解或较优解，能匡助把事作念成。然则去想考这件事怎么作念到最佳时，只提供可行解是不够的。
误点：东说念主脑的效用远优于面前 AI。
肖朝军：对，因为东说念主的动力便是有限的，每天只可吃这样多。禁止能耗是生物进化的一个要津禁止。但对 AI，假如它的智能水平填塞高，咱们就能给它提供填塞的算力。
误点：地球动力不亦然有限的吗？这是要结束可控核聚变呢？
肖朝军：不错让 AGI 去商量这个，然后再给我方供能。是以如故回到刚才说的，我认为科研会是 AGI 最伏击的一个问题。
*附文中提到的主要职责的 GitHub 或 arxiv 结合：
NSA：
https://arxiv.org/abs/2502.11089
MoBA：
https://github.com/MoonshotAI/MoBA
InfLLM：
https://arxiv.org/abs/2402.04617
MoA：
https://github.com/thu-nics/MoA
FlashAttention：
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
题图来源：《应答网络》