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本文深入解析了阿里通义千问团队发表的《Gated
Attention
Models》论文，通过通俗易懂的分析，阐述了在标准Transformer注意力机制中引入“门控”的效果。
文章涵盖了背景与挑战、解决的问题、关键技术（含数学推导和图表引用）以及建议的研究方向。
研究发现，门控机制通过引入非线性和稀疏性，有效增强了模型的表达能力和训练稳定性，特别是在长上下文泛化方面表现突出。
文章还提出了未来研究方向，如门控与稀疏注意力的结合、动态适应性、模型量化压缩的结合等，为程序员提供了一套系统性的学习和研究框架。
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https://arxiv.org/abs/2505.06708
这篇论文《Gated
Attention
Models》由阿里通义千问团队联合多所高校发表，系统地研究了在标准Transformer注意力机制中引入“门控”（Gating）的效果。
以下是对该论文的通俗易懂的分析，涵盖背景与挑战、解决的问题、关键技术（含数学推导和原文图表引用）以及建议的研究方向。
编者注：与DeepSeek的MLA/DSA的技术路线的区别主要在于后处理“调制”
前置“压缩/选择”
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像一个“智能滤波器”。
它不改变原始注意力的计算过程，而是在计算完成后，根据当前查询（query）的需求，用一个门控分数来决定每个注意力头输出信息的“保留比例”。
这是一种修复和增强的思路。
则像是一个“高效架构师”。 MLA（多头潜在注意力）在将KV存入缓存前就进行压缩，大幅减少KV缓存。 而DSA（DeepSeek稀疏注意力）更进一步，直接为每个查询选择一小部分最相关的token进行计算。 这是一种重构和优化的思路。 Attention的论文中，引入非线性是作为一个明确的、经过严格归因的核心贡献点被提出的。 作者通过对比实验，证明门控带来的性能提升，一部分正源于它打破了Value投影和输出投影之间的低秩瓶颈。 在DeepSeek的公开资料中，虽然MLA的压缩过程也包含了非线性变换，但其宣传重点在于KV缓存压缩带来的效率提升，并未将“增强非线性”作为核心卖点。 DSA则更聚焦于稀疏选择机制本身。 一、背景与挑战 1.1 · 门控机制在神经网络中已有悠久历史，如LSTM、GRU、Highway Networks等，用于控制信息流动和缓解梯度消失。 近年来，门控也被引入到Transformer架构中，例如： 挑战 尽管门控被广泛使用，但其具体作用和机制仍未得到充分理解。 现有研究往往将门控与其他结构（如专家路由、稀疏注意力）混在一起，难以厘清其独立贡献。 例如： · 虽然使用了门控，但并未单独分析其效果； 门控是否只是“锦上添花”，还是具有不可替代的结构性作用？ 因此，论文的核心挑战是：在标准Softmax Attention中，门控究竟带来了什么？为什么有效？ 二、论文解决的问题 引入非线性，增强低秩映射的表达能力； 引入稀疏性，实现查询依赖的调制，消除“注意力汇聚”（Attention Sink）。 三、关键技术分析 3.1 门控机制的形式化定义 论文中定义的门控操作为： 是被调制的向量（如SDPA输出）； 是计算门控分数的输入（通常是当前token的隐状态）； 是激活函数（通常为sigmoid）； 关键技术点 （1）门控位置的选择 论文在图1（左侧）中展示了五种门控插入位置： · G_5：输出层后 实验结果：G_1 G_1（SDPA后门控）在PPL和MMLU等指标上提升最明显。 详见 /> （2）非线性增强低秩映射 论文指出，在多头注意力中，Value投影和输出层可以合并为一个低秩映射： d_{\text{model}}，表达能力有限。 引入非线性门控相当于在 之间插入非线性变换，增强表达力。 /> （3）稀疏性与注意力汇聚的消除 · 门控分数稀疏性：通过sigmoid生成的门控分数大多接近0，形成稀疏调制； Sink：图2显示，基线模型中第一token的注意力占比高达46.7%，而门控模型降至4.8%； · 4进一步量化了门控分数、激活值、注意力汇聚之间的关系。 /> （4）长上下文泛化能力提升 · 使用YaRN扩展上下文长度后，门控模型在RULER benchmark上的下降幅度远小于基线； /> 四、建议的研究方向 />论文指出门控引入的稀疏性是关键，但目前的稀疏性是隐式的。 未来可探索显式稀疏门控，如结合Top-k选择或可微分稀疏化。 />当前门控是查询依赖的，但能否进一步做到任务依赖、层级依赖或上下文长度依赖？这有助于提升模型的泛化能力。 />门控降低了激活值中的异常大值，有助于量化训练和推理。 未来可探索门控在低比特训练、边缘部署中的应用。 />虽然论文实验充分，但对门控如何影响梯度流动、训练动力学仍缺乏理论解释。 可结合神经切线核（NTK）、信息瓶颈理论等进行深入分析。 />当前实验限于语言模型，未来可推广到视觉、多模态模型中，验证其通用性。 五、总结 背景挑战： 门控被广泛使用但未被系统理解，常与其他结构混淆 SDPA后门控、头特异门控、sigmoid激活、查询依赖调制 /> 未来方向：显式稀疏门控、动态门控、量化适配、理论分析、跨模态扩展 我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。 那些率先拥抱 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。 我整理出这套 大模型突围资料包： 完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇 /> 人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。 从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。 />智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。 AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。 麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。 /> 包含提示词工程、RAG、Agent等技术点 AI大模型学习路线图（还有视频解说） 全过程AI大模型学习路线 /> 市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的 /> 这些资料真的有用吗? 这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。 目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。 所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。 这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。 资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。 /> 智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。 课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。 学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！ /> 如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！ 应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。 零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。 业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。 😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓** /> />·
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