Как архитектура MLA влияет на эффективность и масштабируемость моделей?

Архитектура MLA (Multi-head Latent Attention) направлена на повышение эффективности и масштабируемости моделей, особенно в контексте задач, требующих обработки длинных последовательностей и сложных рассуждений. habr.com

Некоторые аспекты влияния MLA на модели:

• Снижение вычислительных затрат. habr.com MLA позволяет уменьшить размер KV-кэша, поскольку кэшированию подлежат только скрытые векторы низкой размерности, а не полномерные векторы ключей. habr.com
• Возможность «размышлять» дольше при ограниченных ресурсах. habr.com Это важно для эффективной реализации Test-time compute, позволяя модели «размышлять» дольше. habr.com
• Снижение затрат на обучение. llmstudio.ru MLA помогает масштабировать размер модели без дополнительных накладных расходов, что позволяет снижать затраты на обучение. llmstudio.ru

Пример модели, использующей архитектуру MLA, — DeepSeek-V3. llmstudio.ru