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张小明 2026/1/17 15:39:14
游戏网站建设内容,建立企业网站的缺点,武进区建设局网站,做网站都不赚钱了吗摘要 在追求 AGI 的道路上,如何在保持高性能推理能力的同时,极致压缩计算成本与显存占用?小米 LLM-Core 团队最新发布的 MiMo-V2-Flash 给出了一个新的角度和方案。这款拥有 309B 参数(激活参数仅 15B)的 MoE 模型,通过混合滑动窗口注意力(Hybrid SWA)、轻量级多 Toke…摘要在追求 AGI 的道路上,如何在保持高性能推理能力的同时,极致压缩计算成本与显存占用?小米 LLM-Core 团队最新发布的MiMo-V2-Flash给出了一个新的角度和方案。这款拥有 309B 参数(激活参数仅 15B)的 MoE 模型,通过混合滑动窗口注意力(Hybrid SWA)、轻量级多 Token 预测(MTP)以及多教师在线蒸馏(MOPD),在推理效率和复杂任务处理能力上比肩 DeepSeek-V3.2 等顶尖开源模型。1. 引言:突破“不可能三角”?长上下文大语言模型(LLM)长期面临一个“不可能三角”:长窗口(Long Context)、**高智能(High Intelligence)与低延迟(Low Latency)**往往难以兼得。全注意力机制(Full Attention)的O(L2)O(L^2)O(L2)复杂度让长文推理步履维艰,而传统的稀疏化手段往往以牺牲模型智力为代价。MiMo-V2-Flash 的核心突破在于:架构侧:利用带“可学习 Sink Bias”的滑动窗口注意力,将 KV Cache 和计算量降低 6 倍。推理侧:利用 MTP 模块实现无损投机采样,大幅提升 Decoding 速度。训练侧:首创 MOPD 范式,解决了强化学习(RL)中“跷跷板效应”导致的通用能力退化问题。2. 架构设计:极致效率的追求MiMo-V2-Flash 基于 Transformer 架构,但在 Attention 和 FFN 层进行了激进的改造。2.1 混合滑动窗口注意力 (Hybrid SWA)为了解决长文本下的 KV Cache 瓶颈,MiMo-V2-Flash 并没有选择完全的线性 Attention,而是采用了一种5:1 的混合策略。结构:每 6 层为一个 Block,其中前 5 层使用滑动窗口注意力(Sliding Window Attention, SWA),第 6 层使用全局注意力(Global Attention, GA)。参数:滑动窗口大小W=128W=128W=128。这是一个极小的窗口(相比于常见的 4K 或 8K),意味着绝大多数层只关注极局部的上下文。核心创新:可学习的 Attention Sink Bias传统的 SWA 在堆叠多层后,长距离信息容易丢失。DeepSeek 等模型通过 MLA 缓解此问题,而 MiMo-V2-Flash 选择了一种更轻量的方案:Learnable Attention Sink Bias。在 SWA 层中,模型显式地引入一个可学习的偏置项sink∈R\text{sink} \in \mathbb{R}sink∈R,用于调节 Softmax 的分母。这允许模型在不需要关注局部窗口内的任何 Token 时,将注意力权重“倾泻”到 Sink 上,从而保留全局语义的聚合能力。数学表达:对于 Tokeniii和jjj,注意力 Logit 计算如下:aij=qikjTd a_{ij} = \frac{q_i k_j^T}{\sqrt{d}}aij​=d​qi​kjT​
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