Преимущества архитектуры Multi-head Latent Attention (MLA) перед другими моделями глубокого обучения заключаются в следующем:

• Снижение затрат памяти и времени. 1 Модель игнорирует до 95% ненужных данных, что уменьшает объём используемой памяти и ускоряет процесс вывода. 23
• Экономическая эффективность. 3 Стоимость обучения снижается на 90%. 23
• Возможность обрабатывать длинные тексты. 3 Модель предлагает окно контекста в 128 тысяч токенов, что в четыре раза больше, чем у ChatGPT (32 тысячи). 3 Такой объём позволяет решать более сложные задачи. 3

Благодаря архитектуре MLA модель DeepSeek смогла обогнать ChatGPT по всем основным бенчмаркам. 2