🤖 Large Language Models

DeepSeek V3 MLA, KV 캐시 비대화 완전 박살

DeepSeek V3가 LLM 메모리 위기 단숨에 압축했다. MLA가 KV 캐시 줄이면서 성능 안 죽임 — 데이터로 확인.

theAIcatchup Apr 07, 2026 3 min read
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LLM 구조에서 DeepSeek V3 MLA와 GQA 비교 다이어그램

⚡ Key Takeaways

  • DeepSeek V3 MLA가 GQA 대비 KV 캐시 40% 절감, 추론 경제성 뒤집는다. 𝕏
  • MoE 희소성은 이제 표준, 하지만 라우터 훈련이 약점. 𝕏
  • 트랜스포머 코어는 지속; 압축 같은 점진 트윅이 시장 정복, 대혁신 아님. 𝕏
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#DeepSeek V3 #GQA #LLM architecture #Mixture of Experts #Multi-Head Latent Attention #grouped query attention

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Originally reported by Ahead of AI
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