本文将深入浅出地介绍几种主流的注意力机制，包括多头注意力 (MHA)、多查询注意力 (MQA)、分组查询注意力 (GQA)，以及最新的 DeepSeek FlashMLA，帮助您理解它们的工作原理、优缺点以及应用场景。相比 MQA，GQA 通过分组，让模型拥有了更丰富的“知识库”，性能更接近 MHA，通常能达到 MHA 性能的 98%-99%。您可以将其理解为，模型将输入信息分解成多个方面，然后分

需要注意的是，TPS 的计算是批量（batch）完成的，不是实时（live）动态变化的指标。（Sampling Parameters）：不同的采样策略，比如：Greedy（每次选得分最高的 Token）、Top-p（按累积概率筛选）、Top-k（按最高 k 个概率选）、Temperature（调整随机性）都会影响生成速度。这意味着，最终统计的结果是基于一部分已经完成的代表性请求子集得出的，也就是说

这种对表、公式、几何的解析能力，已经彻底超越了传统的“识别”范畴，它真正踏入了“理解”的层次。在当前高质量数据日益稀缺的背景下，一个能“自产”数据的能力，其价值是无法估量的。随着模型和数据量的不断膨胀，对效率和成本的追求，只会让“光学压缩”这种高效的“数据打包”技术，变得越来越不可或缺。这部分的作用，就是对压缩后的“精炼信息”进行全局性的理解和推理，捕捉文档的整体结构和逻辑。首次用定量的分析和工程

Gated DeltaNet 相比常用的滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）和 Mamba2 有更强的上下文学习（in-context learning）能力，并在 3:1 的混合比例（即 75% 层使用 Gated DeltaNet，25% 层保留标准注意力）下能一致超过超越单一架构，实现性能与效率的双重优化。对于需要处理超长文档（几十万 token 级别）的产品或

它是一个高度模块化和可扩展的库，适合自然语言处理任务，涵盖从基础到高级的多种功能，满足不同场景需求，为我们搭建大模型应用提供了更为便利的工具。尽管它不支持训练，但在推理方面，它具备丰富的功能，支持模型加载、聊天、流式输出、上下文管理、量化、API 接口等，它是使用Meta系列模型一款不可缺少的工具。通过 `llama-server` 或社区项目，例如 `llama-cpp-python`，可以把

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