2026年5月17日 · 星期日


从 Gemma 4 到 DeepSeek V4 —— 现代 LLM 长上下文架构演进图解

视觉解读 LLM 长上下文架构新演进

Sebastian Raschka 发布博客,以 Gemma 4、DeepSeek V4 为例,详解跨层 KV 共享、逐层注意力预算等长上下文效率优化方法

该博客概述了近期开源 LLM 在长上下文效率方面的架构改进,重点分析了四种关键技巧:Gemma 4 的跨层 KV 共享(后层复用前层的键值投影)与逐层嵌入;Laguna XS.2 的逐层注意力预算分配;ZAYA1-8B 的压缩卷积注意力;以及 DeepSeek V4 的多头压缩(mHC)与压缩注意力。这些设计均以降低 KV 缓存大小、内存带宽和注意力计算成本为目标,从而在有限硬件上支持更长的推理上下文。




如果你不为自己正在研究的问题本身着迷,你不太可能成功。内在动机远比外部奖励更强大。

— François Chollet


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