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原文
Sebastian Raschka· Sebastian Raschka, PhD·· 2026-03-22精选AI 评分67

现代大模型注意力机制变体全景图解:从 GQA、MLA 到混合架构

A Visual Guide to Attention Variants in Modern LLMs

AI 导读

Sebastian Raschka 系统梳理了现代主流开源大模型中应用的注意力机制变体与设计权衡。文章重点解析了标准多头注意力(MHA)、分组查询注意力(GQA)、多头潜在注意力(MLA)、滑动窗口注意力(SWA)以及 DeepSeek 稀疏注意力(DSA),展示了各机制在模型表现与 KV Cache 占用上的对比。

推荐理由

梳理了主流开源大模型中各类注意力变体的机制差异与权衡,便于读者系统理解长上下文下的 KV Cache 优化与混合架构演进。

来源:Sebastian Raschka · magazine.sebastianraschka.com