【DeepSeek-R1背后的技术】系列九：MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）

【DeepSeek-R1背后的技术】系列博文：
第1篇：混合专家模型（MoE）
第2篇：大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）
第3篇：强化学习（Reinforcement Learning, RL）
第4篇：本地部署DeepSeek，断网也能畅聊！
第5篇：DeepSeek-R1微调指南
 第6篇：思维链（CoT）
第7篇：冷启动
 第8篇：位置编码介绍（绝对位置编码、RoPE、ALiBi、YaRN）
第9篇：MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）
第10篇：PEFT（参数高效微调------Adapter、Prefix Tuning、LoRA）
第11篇：RAG原理介绍和本地部署（DeepSeek+RAGFlow构建个人知识库）

1 背景

多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能。

在传统的Transformer架构中，多头注意力（MHA）机制允许模型同时关注输入的不同部分，每个注意力头都独立地学习输入序列中的不同特征。然而，随着序列长度的增长，键值（Key-Value，KV）缓存的大小也会线性增加，这给模型带来了显著的内存负担。为解决MHA在高计算成本和KV缓存方面的局限性，DeepSeek引入了多头潜在注意力（MLA）。

多头潜在注意力（MLA）采用低秩联合压缩键值技术，优化了键值（KV）矩阵，显著减少了内存消耗并提高了推理效率。

低秩联合压缩键值：MLA通过低秩联合压缩键值（Key-Value），将它们压缩为一个潜在向量（latent vector），从而大幅减少所需的缓存容量。这种方法不仅减少了缓存的数据量，还降低了计算复杂度。
优化键值缓存：在推理阶段，MHA需要缓存独立的键（Key）和值（Value）矩阵，这会增加内存和计算开销。而MLA通过低秩矩阵分解技术，显著减小了存储的KV（Key-Value）的维度，从而降低了内存占用。

MLA通过"潜在向量"来表达信息，避免了传统注意力机制中的高维数据存储问题。利用低秩压缩技术，将多个查询向量对应到一组键值向量，实现KV缓存的有效压缩，使得DeepSeek的KV缓存减少了93.3%。

2 方法

MLA 主要步骤如下：

输入映射到潜在空间

给定输入（其中 n 是序列长度，d 是特征维度），通过映射函数 f 将其投影到潜在空间：

f (⋅) 可为全连接层、卷积层等映射模块，潜在维度 k 是显著降低计算复杂度的关键。

潜在空间中的多头注意力计算

在潜在空间 Z 上进行多头注意力计算。对于第 i 个注意力头，其计算公式为：

将所有注意力头的输出拼接后再通过线性变换：

映射回原始空间

将多头注意力结果从潜在空间映射回原始空间：

g(⋅) 为非线性变换，如全连接层。

整体框架如下图所示：

进一步优化：

3 集中常见的Attention对比

4 示例代码

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadLatentAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, latent_dim, num_heads):
        super(MultiHeadLatentAttention, self).__init__()
        self.latent_proj = nn.Linear(input_dim, latent_dim)  # 映射到潜在空间
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=latent_dim, num_heads=num_heads)
        self.output_proj = nn.Linear(latent_dim, input_dim)  # 映射回原始空间

    def forward(self, x):
        # 输入映射到潜在空间
        latent = self.latent_proj(x)
        # 在潜在空间中计算多头注意力
        attn_output, _ = self.attention(latent, latent, latent)
        # 映射回原始空间
        output = self.output_proj(attn_output)
        return output

# 示例输入
batch_size, seq_len, input_dim = 32, 128, 512
x = torch.rand(batch_size, seq_len, input_dim)
mla = MultiHeadLatentAttention(input_dim=512, latent_dim=128, num_heads=8)
output = mla(x)

5 关键优势

计算效率：潜在键值数量远少于原始序列，复杂度从 (O(n^2)) 降至 (O(nm))（(m \ll n) 为潜在变量数）。
长序列处理：适合处理长文本、高分辨率图像或视频数据。
全局信息捕捉：潜在键值可学习到数据的全局结构，提升模型泛化能力。

6 应用场景

自然语言处理：长文档翻译、文本摘要。
计算机视觉：图像生成（如ViT变体）、视频理解。
语音处理：长音频序列建模。

7 对比与变体

与传统多头注意力：MLA通过潜在空间压缩减少计算量，而非直接处理所有输入元素。
与Linformer/Performer：类似低秩近似目标，但实现方式不同（如潜在变量生成 vs 核方法或投影矩阵）。
变体扩展：可结合稀疏注意力、层次化结构进一步优化。