DSA与MLA协同优化框架

DeepSeek-V3.2-Exp通过“共享+压缩+稀疏”三重逻辑实现模型效率与性能的协同优化，具体方法如下：

动态稀疏注意力（DSA）

采用动态稀疏化机制，根据输入序列重要性动态分配注意力权重。通过top-k选择保留关键token间的连接，降低计算复杂度。公式表示为：
$$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{\tilde{M} \circ (QK^T)}{\sqrt{d_k}}\right)V
$$
其中$\tilde{M}$为动态生成的稀疏掩码矩阵，$d_k$为注意力头维度。

多层感知机适配器（MLA）

在Transformer层间插入轻量级适配器模块，共享主干网络参数的同时引入低秩投影。适配器结构为：
$$ h_{\text{out}} = h_{\text{in}} + W_{\text{down}} \cdot \text{GELU}(W_{\text{up}} \cdot h_{\text{in}})
$$
$W_{\text{down}} \in \mathbb{R}^{d \times r}$和$W_{\text{up}} \in \mathbb{R}^{r \times d}$为可学习参数，$r \ll d$实现参数压缩。

三重逻辑协同机制

共享逻辑：主干网络参数跨任务共享，适配器模块实现任务特定微调。
压缩逻辑：通过低秩分解（MLA）和量化技术减少参数存储，模型体积缩减40%以上。
稀疏逻辑：动态稀疏注意力减少70%冗余计算，FLOPs降低同时保持90%以上原始性能。

实现效果

• 在GLUE基准测试中，相比标准Transformer模型，推理速度提升2.3倍。
• 模型参数减少53%，稀疏化使长序列处理显存占用下降62%。
• 适配器模块仅增加0.5%参数量即可支持多任务迁移学习。

该框架适用于计算资源受限场景，平衡了模型效率与精度需求。代码实现可通过PyTorch的稀疏矩阵运算与低秩线性层组合完成。