多头潜在注意力（MLA）是一种新型注意力机制，旨在降低计算成本和内存使用。通过低秩近似，将大矩阵分解为两个小矩阵，从而提高推理速度。MLA在推理时使用共享的压缩矩阵优化计算，且在模型质量和推理速度上优于传统多头注意力。
本研究提出多头潜在注意力（MLA）方法，旨在解决大语言模型的通信瓶颈。通过低秩矩阵缓存压缩KV状态，减少缓存大小并提高推理速度。同时引入TransMLA方法，以增强模型表现力。
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