简单谈谈K3的MoE和Attention

摘要

深入解析 K3 模型在混合專家（MoE）與注意力機制（Attention）上的架構設計，重點探討 Stable LatentMoE 的穩定性最佳化與 MLA 的取捨。讀者能了解如何透過 SiTU 函式解決異常值問題，以及 KDA 與 MLA 混合架構如何支援 NoPE 位置編碼，並掌握相關技術細節。

This article analyzes the MoE and Attention architecture designs of the K3 model, focusing on stability improvements and the rationale behind using MLA with NoPE.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• K3 採用 Stable LatentMoE 並引入 SiTU 函式以解決訓練不穩定問題。
• MLA 架構在訓練與推理成本下仍具優勢，但需考慮 MTP 與 Prefill 成本。
• K3 使用 KDA+MLA 混合設計，使模型能採用 NoPE 位置編碼而不影響效果。

提到的工具與公司

• K3
• K2
• LatentMoE
• SiLU
• SiTU
• MLA
• KDA
• NoPE

適合誰看

正在研究大模型架構設計、MoE 最佳化或注意力機制的開發者與工程師。

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講者

Jianlin Su

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