DeepSeek 多头潜在注意力机制：精准捕捉长程依赖

DeepSeek 的多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention, MHLA）是一种创新的神经网络架构，旨在解决传统注意力机制在处理长序列数据时面临的挑战。MHLA 通过引入潜在变量和并行注意力头，实现了更精准、更高效的长程依赖捕捉。

核心思想:

潜在变量: MHLA 引入潜在变量作为中间媒介，将输入序列映射到一个低维潜在空间。这种映射降低了计算复杂度，同时保留了序列的关键信息。