字数 1164，阅读大约需 6 分钟
DeepSeek 推出 NSA 技术：加速长上下文训练与推理
在人工智能快速发展的当下，长上下文处理能力已成为衡量大语言模型性能的关键指标之一。近日，DeepSeek 公司重磅推出了 NSA（Neural Step Aggregation）技术，旨在大幅提升长上下文训练与推理的效率，这一技术的发布在人工智能领域引发了广泛关注。
NSA 技术的核心原理与创新点
NSA 技术基于一种全新的神经网络架构设计理念，打破了传统注意力机制在处理长序列数据时的瓶颈。传统的注意力机制，如 Transformer 架构中的自注意力机制，虽在自然语言处理等任务中成果显著，但随着上下文长度增加，计算复杂度呈平方级增长，处理超长文本变得困难且低效。
DeepSeek 的 NSA 技术引入分层聚合策略，有效降低计算复杂度。它将长序列数据划分为多个层级的子序列，然后在不同层级上逐步聚合和处理。这种方式使模型在充分理解长上下文信息的同时，显著减少计算资源消耗。例如，处理一篇长达数万字的文档，传统注意力机制可能需大量 GPU 内存和计算时间，而 NSA 技术能在更短时间内完成处理，且对内存需求大幅降低。
加速长上下文训练：效率与质量的双重提升
长上下文训练对大语言模型能力提升至关重要。能理解更长上下文的模型，在回答复杂问题、进行文本生成等任务时表现更优。然而，传统训练方法在处理长上下文时面临诸多挑战，如训练时间过长、梯度消失或爆炸等。
据权威人工智能研究报告，使用传统训练方法训练具有长上下文能力的模型时，训练时间随上下文长度增加呈指数级增长。比如，当上下文长度从 1024 token 提升到 4096 token 时，训练时间可能延长数倍甚至数十倍，这对大规模模型训练是巨大障碍。
NSA 技术有效解决了这些问题。在训练阶段，NSA 技术通过独特的分层聚合机制，使模型更快收敛，且在训练过程中更好捕捉长距离依赖关系。实验数据表明，采用 NSA 技术进行长上下文训练，与传统方法相比，训练时间平均缩短 30% – 50%，同时模型的准确率和泛化能力显著提升。例如，在新闻文本分类实验中，使用 NSA 技术训练的模型在长文本分类任务上准确率达 90%以上，而传统方法训练的模型准确率仅 80%左右。
推理速度的飞跃：实时交互的新体验
除训练阶段，推理阶段的效率同样关键。在实际应用，如聊天机器人、智能客服等场景，用户期望快速响应。传统大语言模型处理长上下文推理时，因计算复杂度高，响应时间长，无法满足实时交互需求。
NSA 技术在推理阶段优势明显。它优化推理算法，使模型处理长上下文时能快速生成结果。据行业测试数据，使用 NSA 技术的模型在长上下文推理任务中的平均响应时间缩短 50%以上。例如，在智能法律咨询系统中，用户输入较长法律问题描述，采用 NSA 技术的模型能在 1 秒内给出准确回答，而传统模型则需 2 – 3 秒。
行业影响
技术层面
NSA 技术为长上下文处理提供全新解决方案，有望推动大语言模型在更多领域应用和发展。学术研究领域，研究人员可利用 NSA 技术训练更强大模型，开展更深入自然语言处理研究。
产业应用
在医疗领域，长上下文处理能力可助医生更准确分析患者病历信息，做出更合理诊断。在金融领域，能快速处理长文本金融报告和市场数据，助投资者做更明智决策。在教育领域，智能辅导系统可利用长上下文理解能力，更好回答学生问题，提供个性化学习建议。
