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MoBA是专为长上下文处理的大语言模型设计的创新注意力机制

2025-09-05

1.4 K

MoBA（Mixture of Block Attention）是MoonshotAI专门针对大语言模型长上下文处理需求开发的注意力机制创新方案。该技术通过将完整上下文分割成多个块，使每个查询token能够智能聚焦于最相关的Key-Value块，实现了对长序列数据的高效处理。与传统的全注意力机制相比，MoBA采用的无参数top-k门控技术是其核心创新，这种机制无需增加训练参数即可精准筛选最具信息量的内容块。

该技术已成功应用于Kimi智能助手的实际业务场景，显著提升了模型处理长文本任务的效率。MoBA的价值体现在两个方面：一方面保持了模型性能不减损的前提下，优化了计算资源消耗；另一方面实现了全注意力与稀疏注意力模式的灵活切换，为不同场景需求提供了适应性解决方案。

この答えは記事から得たものである。MoBA：長い文脈処理のためのキミの大規模言語モデルについて

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