🤖 Large Language Models

Atenção Latente do DeepSeek V3 Detona o Inchaço do Cache KV

DeepSeek V3 acabou de resolver a crise de memória dos LLM. Sua Atenção Latente Multi-Cabeça encolhe o cache KV sem ferrar o desempenho — olha os dados aqui.

theAIcatchup Apr 07, 2026 3 min read
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Diagrama comparando MLA do DeepSeek V3 e GQA em arquiteturas de LLM

⚡ Key Takeaways

  • MLA do DeepSeek V3 corta 40% no cache KV vs. GQA, mudando a economia da inferência. 𝕏
  • Sparsidade MoE é padrão agora, mas treino do router ainda é o elo fraco. 𝕏
  • Núcleo transformer resiste; ajustes incrementais como compressão conquistam mercado, não revoluções. 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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