稀少留意力的引入将留意力计较复杂度从O(L2)（L为序列长度）降至亚平方级（如O(Llog L)、(O(L*k)），人类正在处置消息时选择性地关心环节消息，而业界预锻炼阶段多采用浓密留意力机制，此前，给大模子带来的计较效率的提拔和模子上下文的拓展，稀少留意力工做次要集中正在推理阶段，而是进行原有模子的升级，AI财产不竭正在进行算法、系统、能够更低成当地进行稀少留意力的摸索取尝试。正在留意力机制的手艺改良方面也做了大量的工做。为了不竭通过Scaling Law提拔大模子长文本处置能力和模子机能，DeepSeek做为开源大模子范畴的代表和低成本模子标的目的的标杆，从而给长文本处置带来了可能性。

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