多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）是一种改进的注意力机制，旨在解决传统多头注意力（Multi-head Attention）在计算效率和内存占用上的瓶颈。MLA通过引入潜在变量（Latent Variables）对Key-Value（KV）缓存进行压缩和优化，显著提升模型训练和推理的效率，同时保持甚至增强模型性能。

deepseek 中分别对kv 和q 都进行了 MLA，注意的是对k 应用rope 时采用的是$h_t$，具体的需要看技术报告了。为了降低训练过程中的激活内存activation memory，还对queries进行低秩压缩（虽然这并不能降低KV Cache），其对Q的压缩方式和K、V一致，依然是先降维再升维。
以下是MLA技术的解析：

1. 传统多头注意力的瓶颈

传统多头注意力的计算复杂度为 $O(n^{2}d)$（$n$ 是序列长度，$d$是特征维度），其核心问题包括：

• 内存开销大：KV缓存需要存储每个头的Key和Value矩阵，占用大量显存。
• 计算冗余：多头并行计算时，不同头之间的部分计算存在重复。

2. MLA的核心思想

MLA通过以下方式优化注意力机制：

1. 潜在变量低秩压缩：将高维的Key和Value矩阵投影到低维潜在空间。
2. 稀疏化计算：在潜在空间中计算注意力权重，减少矩阵运算的维度。
3. 多头并行优化：保持多头的并行性，但通过潜在变量共享减少参数冗余。

3. MLA的技术实现

3.1 潜在空间投影

• Key-Value压缩：

  • 原始Key $K\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$ 和 Value $V\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$ 被投影到低维潜在空间：
    $K_{\text{latent}}=K{W}_K,V_{\text{latent}}=V{W}_V$
    其中 $W_K,W_V\in {\mathbb{R}}^{d\times k}$是可学习的投影矩阵，$k\ll d$是潜在空间维度（如 $k=d/4$）。

• 潜在空间重构：

  • 注意力权重计算后，通过逆投影将结果重构回原始维度：
    $$\text{Attention}=\text{Softmax}\left(\frac{Q{K}_{\text{latent}}^T}{\sqrt{d}}\right)V_{\text{latent}}{W}_O$$
    其中 $W_O\in {\mathbb{R}}^{k\times d}$ 是输出投影矩阵。

3.2 多头潜在注意力

• 共享潜在空间：

  • 不同头共享同一潜在空间投影矩阵 $W_K, W_V$，但保留独立的查询（Query）投影矩阵 $W_Q$。
  • 每个头的计算过程独立，但通过共享潜在空间减少参数数量。

• 计算复杂度降低：

  • 原始复杂度：$O(n^{2}d\cdot h)$（$h$ 为头数）。
  • MLA复杂度：$O(n^{2}k\cdot h+nkd)$，显著降低内存和计算需求。

4. MLA的关键优势

4.1 效率提升

• 内存占用减少：
  • KV缓存从 $2ndh$ 降至 $2nkh$ $(k\ll d$）。
• 计算加速：
  • 矩阵乘法维度降低，适用于长序列和大模型。

4.2 性能保持

• 信息保留：
  • 潜在空间保留了原始Key-Value的主要特征，注意力权重仍能捕捉长距离依赖。
• 灵活性：
  • 可调整潜在维度 $k$，平衡效率与性能（如 $k=d/4$ 时，性能接近原始注意力）。

5. 与传统多头注意力的对比

6. 实际应用与效果

• 案例：在DeepSeek-VL2模型中，MLA被用于语言模型部分，结合MoE架构（Mixture-of-Experts），实现了：
  • 训练速度提升：相比传统注意力，训练吞吐量提升约 30%。
  • 内存占用降低：KV缓存减少 75%（当 $k=d/4$时）。
  • 性能保持：在视觉-语言任务（如VQA、OCR）中，精度损失小于 1%。

7. 总结

MLA通过引入潜在变量压缩技术，在保持模型性能的同时，显著降低了注意力机制的计算和内存开销。其核心思想是用低维潜在空间近似高维特征，适用于需要高效处理长序列或多模态数据的场景（如大语言模型、视觉-语言模型）。MLA的技术路线为未来大规模模型的优化提供了重要参考。