1.3.2　长距离注意力机制与稀疏注意力机制

1．长距离注意力机制的概念与需求

长距离注意力（Long-Range Attention）机制专注于捕捉输入序列中长距离位置之间的关系，突破了传统注意力机制在处理长序列时的局限。通常，标准注意力机制在处理长序列时，由于其计算复杂度与序列长度的平方成正比，会导致资源消耗迅速增加。长距离注意力机制通过优化注意力范围和计算方式，能够在不牺牲性能的前提下处理长序列任务。

在语言生成、代码补全等任务中，长距离的依赖关系至关重要，例如，理解一段文字的整体语义可能需要参考前面多个句子的内容。长距离注意力机制通过重点关注关键位置，确保模型能够有效建模全局依赖关系。

2．稀疏注意力机制的概念与实现

稀疏注意力（Sparse Attention）机制是一种优化注意力计算的方法，旨在减少注意力矩阵中的冗余计算。标准注意力机制计算所有序列位置之间的关系，而稀疏注意力机制则通过稀疏化矩阵，仅计算具有较高相关性的部分，从而显著降低计算复杂度和内存需求。

稀疏注意力机制的实现方式通常包括以下步骤。

（1）稀疏矩阵构造：分析输入序列中元素的相关性，仅保留高相关性位置的计算路径。

（2）计算优化：跳过低相关性位置的注意力分数计算，将计算集中在关键部分。

（3）矩阵存储优化：采用稀疏存储格式，仅记录非零元素及其索引，进一步降低内存开销。

这种方法不仅提升了效率，还在长序列任务中展现了出色的适应能力。

3．DeepSeek-V3对长注意力机制的优化

DeepSeek-V3在长注意力机制方面进行了多项改进，以增强其在长序列任务中的表现。

（1）分块全局注意力：将长序列分为若干块，对每个块内部进行详细建模，同时通过全局机制捕捉块之间的关键依赖。

（2）动态范围调整：根据输入序列的特性，动态调整关注的范围，从而提高对长序列中关键信息的捕捉能力。

（3）高效编码结构：结合旋转位置嵌入技术，使模型能够更自然地处理长距离关系。

这些优化确保了DeepSeek-V3在处理复杂长序列任务时的稳定性和高效性。

4．DeepSeek-V3对稀疏注意力机制的优化

在稀疏注意力机制的应用上，DeepSeek-V3引入了多种技术来进一步提升效率和性能。

（1）稀疏头分配：动态分配注意力头，仅对序列中特定的关键部分进行稀疏化计算，既保持了模型的表达能力，又降低了计算成本。

（2）分层稀疏化策略：在不同的层中采用不同的稀疏化模式，例如在浅层关注局部关系，在深层捕捉全局关系。

（3）GPU友好优化：改进稀疏矩阵存储格式，使稀疏注意力机制在GPU上的并行效率得到显著提升。

这些技术使得DeepSeek-V3在长序列任务中的计算效率大幅提高，同时在实际应用中展现了更强的扩展性。

5．长距离注意力机制与稀疏注意力机制的实际意义

长距离注意力机制和稀疏注意力机制的结合，为现代大模型提供了高效处理长序列任务的能力。长距离注意力机制解决了传统注意力机制在全局依赖建模上的不足，而稀疏注意力机制通过稀疏化优化，显著降低了计算复杂度和资源消耗。

图1-4展示的高效长距离注意力网络（Efficient Long-range Attention Network，ELAN）通过整合长距离注意力技术和多模块优化技术，实现了对全局和局部特征的高效捕捉。ELAB模块利用移位卷积和多尺度自注意力策略，先提取局部特征，再通过分组多尺度自注意力捕捉长距离依赖关系。

加速自注意力（Accelerated Self Attention，ASA）模块进一步优化了长距离注意力的计算效率，通过重构注意力矩阵减少计算冗余，降低内存使用。整个网络将这些模块嵌入深度特征提取流程，有效提高了模型在处理复杂输入时的性能，为高分辨率图像重建任务提供了关键支持。长距离注意力的引入确保了上下文信息的完整性，同时显著降低了计算复杂度。

图1-4　高效长距离注意力网络（ELAN）

在DeepSeek-V3中，这两种技术的结合不仅提升了模型的性能，还显著扩展了其在长文本生成、代码补全和数学推理等任务中的适用性。通过技术上的持续创新，DeepSeek-V3在长序列任务中展现了卓越的处理能力，为构建高效的大规模模型提供了强有力的技术支持。