发布日期：2025-09-30 11:23    点击次数：166

在 ACL 2025 的授奖庆典上体育游戏app平台，由 DeepSeek 梁文锋算作通信作家、与北京大学等集结发表的论文荣获最好论文奖。

此次 ACL 2025 范畴空前，总投稿量达到 8360 篇，相较于旧年的 4407 篇险些翻倍，竞争格外强烈 。

简短来说，他们无情的原生疏淡提防力（NSA）机制，通过算法与硬件的协同优化，成功把长文本处理速率晋升了 11 倍。更历害的是，性能不仅没降反而还突出了传统的全提防力模子。

一作袁境阳在会上发扮演讲，表示这项本事不错把凹凸文长度蔓延到 1 百万 tokens，将被诓骗到下一个前沿模子中。

联接论文发表于 DeepSeek-R1 推出之后，现实成立中也提到使用了 DeepSeek-R1 的蒸馏数据来微调了新的模子。

群众纷繁预计，这项本事将被用于下一代 DeepSeek-V4 以及 DeepSeek-R2。

给提防力机制瘦身，速率狂飙 11 倍

永远以来，谎言语模子处理长文本就像是戴着枷锁舞蹈。传统的全提防力机制磋议复杂度随序列长度呈浅显级增长，处理 64k 长度的文本时，提防力磋议简直要占到总蔓延的 70-80%。

这篇论文的贬责想路很玄机：既然不是整个词之间的关系都同等弥留，为什么不让模子学会"捏要点"呢？

NSA 吸收了一种动态分层的疏淡政策，通过三条并行的提防力分支协同责任：

压缩提防力，郑重捕捉粗粒度的全局信息款式，就像快速浏览全文收拢豪迈；

采取性提防力，则专注于序列中最弥留的词块，极端于精读关键段落；

滑动提防力，郑重获取局部的凹凸文信息，确保细节不丢失。

这种遐想最精妙的场合在于，它不是简短地丢弃信息，而是通过尽心遐想的算法均衡了磋议密度。

更弥留的是，整个这个词架构针对当代 GPU 硬件进行了深度优化，已矣了端到端的原生可稽查款式。

在实质测试中，处理 64k 长度序列时，NSA 在解码、前向传播和反向传播的全生命周期中都展现出惊东谈主的速率上风。

解码阶段速率晋升 11.6 倍，前向传播晋升 9 倍，反向传播也有 6 倍的加快，不论是模子推理还是稽查，都能取得实实在在的效果晋升。

不仅快还更准，长文本处理迎来新碎裂

速率快仅仅 NSA 的一面，更让东谈主讶异的是它在各项基准测试中的阐扬。

在通用基准测试中，吸收 NSA 预稽查的 27B 参数模子在 9 个评测方向中有 7 个突出了全提防力基线。额外是在推理干系的基准测试上，DROP 晋升了 0.042，GSM8K 晋升了 0.034，自满出疏淡提防力在强制模子聚焦关键信息方面的特有上风。

长文本处理才能的测试规则更是亮眼。在 64k 凹凸文的"大海捞针"测试中，NSA 在整个位置都已矣了完满的检索准确率。在 LongBench 基准测试上，NSA 取得了 0.469 的对等分，不仅突出了全提防力基线（+0.032），更是大幅进步其他疏淡提防力设施。

额外值得一提的是，在需要复杂推理的多跳问答任务上，NSA 比较全提防力分别晋升了 0.087（HPQ）和 0.051（2Wiki）；在代码理撤职务（LCC）上晋升了 0.069；在段落检索任务（PassR-en）上晋升了 0.075。

筹算团队还进行了一项兴味兴味的现实：

他们用 DeepSeek-R1 的数学推理数据对模子进行微调，然后在好意思国数学邀请赛（AIME 24）上测试。

规则自满，NSA-R 在 8k 凹凸文成立下的准确率达到 0.121，而全提防力模子只好 0.046；即使在 16k 凹凸文下，NSA-R 仍然保持 0.146 的准确率，远超全提防力的 0.092。

这些规则充领悟说了 NSA 不是通过捐躯性能来一样速率，而是实在已矣了效果和才能的双赢。

Three More Thing

此次统共评比出 4 篇最好论文，另外三篇包括：

北大团队的《Language Models Resist Alignment: Evidence From Data Compression》

筹算了大型话语模子的"弹性"，指模子历程对皆稽查（让模子稳妥东谈主类价值不雅、减少无益输出）后，很容易因为后续的微调而变回预稽查时的景色，就像弹簧被拉伸后会反弹一样。

这意味着现存的对皆设施可能仅仅名义上转变了模子，不够踏实。异日需要更灵验的对皆本事，才能让模子实在闲逸地稳妥东谈主类需求，尤其是在开源模子中，要幸免坏心微调纵脱疏漏安全机制。

斯坦福团队的《Fairness through Difference Awareness: Measuring Desired Group Discrimination in LLMs》

筹算了大模子"公谈性" 上的一个新视角 "各异感知"。简短来说，便是模子应该在合适的场景下对不同群体作念出差异，而不是一味地 一视同仁。

筹算发现那些在传统公谈性测试中阐扬好的模子，在 "各异感知" 上得分并不高；模子才能越强（比如 MMLU 分数越高），情境感知才能越好，但各异感知才能无意晋升；现存的 "去偏见" 设施（比如教导模子 "保持无偏见"）反而会让模子更 无视各异，致使把正确谜底改错。

亥姆霍兹信息安全中心等团队的《A Theory of Response Sampling in LLMs: Part Descriptive and Part Prescriptive》。

这篇论文指出大模子生成回当令的采样机制与东谈主类方案近似，包含描写性因素（反应主张的统计常态）和章程性因素（隐含的主张遐想景色）。

筹算通过现实考据，不论是新创主张还是现存主张（涵盖 10 个规模的 500 个主张），LLMs 生成的样本都会偏离统计平均值，向其合计的 "遐想值" 偏移，且这种风物在 15 种不同模子中均显赫存在。案例筹算自满，这种偏向可能导致医疗等规模的有偏方案，激勉伦理问题。

DeepSeek 论文地址：

https://arxiv.org/abs/2502.11089

参考贯穿：

[ 1 ] https://x.com/aclmeeting/status/1950572483637067786

[ 2 ] https://x.com/casper_hansen_/status/1950649481617342803

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—  完  —

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