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Kimi K3 模型结构(4):深度维度,Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals(注意力残差)结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN,通过可学习伪query对e...
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DeepSeek-V4 模型结构(5):宽度维度,DeepSeekMoE 的四个改动
本文介绍DeepSeek-V4模型结构中MoE层的四处改动:路由打分从sigmoid改为sqrt(softplus)以消除饱和;前三层用固定hash ro...
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DeepSeek-V4 模型结构(4):深度维度,mHC
该文详解DeepSeek-V4的mHC残差结构:将单条残差流拓宽为4条,通过读、写、混三算子连接子层。为保稳定,混合矩阵被约束为双随机矩阵(非负、行和列和...
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DeepSeek-V4 模型结构(3):序列维度(下),HCA、混合排布与零件
本文详解DeepSeek-V4模型结构:HCA将128个token压缩为一条目,无需稀疏选择;CSA与HCA交错排布,确保全局信息不丢失;滑窗分支弥补压缩...
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DeepSeek-V4 模型结构(2):序列维度(中),Lightning Indexer 与稀疏选择
本文介绍DeepSeek-V4模型中的压缩稀疏注意力(CSA)机制。KV缓存每4个token压缩为一条,1M上下文仍有26万条目,故用lightning ...
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DeepSeek-V4 模型结构(1):序列维度(上),从 MLA 到压缩 KV
本文介绍DeepSeek-V4的注意力机制,从MHA到CSA/HCA的演进,重点分析压缩KV缓存的方法。V4将每4或128个token压缩为一条512维K...