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MLA 将所有头的 Key 和 Value 联合压缩为低维潜在向量缓存,本质上是对 KV Cache 做低秩分解
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7/14/2026
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15岁少年从零训练200M MoE语言模型:完整架构与实战拆解
redditr/learnmachinelearning7/12/2026
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VerifiedMLA 通过低秩分解将 KV Cache 压缩为低维潜在向量,其 d_latent 约为 d_model 的 1/8,可将 KV Cache 显存占用降低至传统多头注意力的 5%-13%81% similarVerifiedMLA将KV对压缩到低维潜在空间中进行缓存,推理时通过上投影矩阵恢复完整的Key和Value,将KV缓存压缩了数倍79% similarUnverifiedMLA通过将KV矩阵压缩为低维潜在向量缓存,理论上可将KV Cache显存占用降低至标准MHA的5%至13%77% similarUnverifiedMLA(Multi-head Latent Attention)通过低秩压缩将 KV 缓存的显存占用降低至传统 MHA 的约 1/875% similarUnverifiedDeepSeek-V2 论文显示 MLA 可将 KV Cache 显存降低至标准 MHA 的约5%至13%,同时维持相近性能74% similar
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