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「MLA」找到 5 条内容
按专题浏览 →匹配正文：先区分 KV Cache 与 MLA 自回归解码第 t 步只对当前 token 新算 Query、Key 和 Value，将新的 K/V 追加到 KV Cache，再用当前 Query 对历史与当前 K/V 做注意力；直接复用的是历史 token 的 Key/Value，避免每一步重复投影历史前缀。若每个注意力头维度为 d_h，MHA 有 n_h 个 KV 头，那么单层、单 token 的 K/V 缓存元素数约为 2 n_h d_h；长度为 L 时再乘 L。GQA 将 KV …
匹配正文：Transformer 基础(分词 / Embedding / MHA·GQA·MLA / MoE)+ 大模型 Memory 模块 本页介绍训练营项目的学习方向；完整教程与代码暂未公开。请先阅读下方对应公开教程，再按需要咨询课程安排。 补齐大模型底层硬功夫:Transformer 四大基础 + Agent 长程记忆 面试被问「讲讲 GQA 和 MHA 的区别」「MoE 怎么路由」「Memory 模块怎么设计」时卡壳，往往不是不努力，而是底层基础没系统补过。 这个项目把 Tra…
匹配正文：…化策略。RLHF奖励反映标注者对有用性、真实性、安全性等综合偏好，不应概括成只优化答案正确率。 DeepSeek-V3报告MoE、MLA、负载均衡和FP8混合精度训练。训练时FP8的格式、缩放、累积和通信方案不能直接等价为部署时权重量化；推理还需分别验证权重、激活、KV缓存精度、kernel支持和质量。 面试回答应说清论文问题、方法、证据、局限和对自身工作的可执行启发；不复述未核验的榜单数字，也不把训练技巧自动迁移成推理结论。
学习内容与项目面试，在同一条路上。