Moonshot AI 推出的创新注意力机制：MoBA

什么是MOBA？

由Moonshot AI开发的MoBA（混合块注意力）是一种新颖的关注机制，旨在提升大型语言模型(LLMs)处理长上下文任务的能力和效率。此方法通过将输入内容分割为若干个区块，并采用无参数的top-k门控系统来使每个查询令牌动态选取最相关的键值(KV)区块进行关注计算。这种设计大幅减少了运算复杂性，同时保持了与全注意力机制相近的效果。MoBA的核心特点在于其能够灵活地在完全的关注和稀疏的关注模式之间转换，并且遵循“轻结构”理念，防止预设的偏差影响模型自主选择关键信息的能力。实验数据表明，在处理包含100万个令牌的长文本时，相较于传统的全注意力机制，MoBA的速度提升了6.5倍。此技术已经在Kimi平台上得到了实际应用验证，并已公开了相关的源代码。

MoBA的核心特性

• 分块稀疏关注机制在 MoBA 中，上下文被细分成若干个区块，每一个查询令牌都会动态地挑选出与其关联度最高的键值区块来进行注意力机制的运算，从而确保了对长序列数据的有效管理与处理。
• 没有参数的门控制机制利用创新性的 top-k 门控制度，MoBA 能够动态地为每一个查询标记挑选出最具关联性的区块，从而保证模型仅聚焦于最关键的信息部分。
• 实现全注意力机制和稀疏注意力机制之间的平滑转换MOBA 被设计成一个既能高效运行又能灵活转换到稀疏注意模式的全注替换方案，在保证性能的同时提升运作效率。
• 高效性能的达成MoBA 融合了 FlashAttention 和 MoE（混合专家模型）的优化手段，大幅减少了计算复杂性。在应对含有1百万token的长篇文本时，MoBA 的处理速度是传统全注意力机制的6.5倍；当面对包含1千万token的数据时，其效率甚至可以提升至原来的16倍。
• 与当前模型的相容性MoBA 能够便捷地融入已有的 Transformer 架构里，且不需要做大量的训练修改。

MOBA游戏的核心技术机制

• 原因与效果的设计为维持自回归语言模型中的因果顺序，MoBA 设计使得查询令牌无法聚焦于后续的区块，并在现有区块上实施因果遮罩。这防止了未来信息的提前泄漏，同时也保持了局部语境的相关性。
• 精细化区块分割及可拓展性MoBA 实现了精细的区块分割方法，与 MoE（混合专家模型）里的专业分工相类似。这样的架构设计显著提升了其性能，并能够使 MoBA 扩展至处理极其庞大的文本长度（例如 10M tokens），在涉及长篇幅上下文的任务中表现出色。

MoBA项目的仓库位置

• GitHub代码库：在MoonshotAI的GitHub仓库中可以找到MoBA项目 – https://github.com/MoonshotAI/MoBA
• 科技文章：可在MoonshotAI的GitHub仓库中找到MoBA项目的相关代码和资料，链接为https://github.com/MoonshotAI/MoBA

MoBA的游戏环境应用

• 大规模文本管理MoBA 技术通过对上下文进行分块处理，并在注意力机制中智能选取相关的片段来减少计算量，从而实现了对较长文本的高效分析与理解，特别适用于历史数据解析、深度逻辑推演及策略制定等工作场景。
• 长时间序列的语言处理模型已为 Kimi 配置了 MoBA 来应对长时间文本的请求管理，大大加快了其处理速率，在面对高达 1M 或甚至 10M token 的超长序列时，性能分别提高了 6.5 倍和 16 倍。
• 多种模式的任务MOBA框架能够适应多模态任务的需求，有效解析与诠释各类数据形式（例如文字及图片信息），同时融合了对大量背景信息的管理技能，从而赋能解决更为复杂的挑战。
• 私人助手及智能住宅技术在管理和操控个人助手及智能家居系统时，MoBA 能够有效地解析用户发出的复杂命令，并借助动态注意力技术迅速作出反应，从而增强用户满意度和体验感。
• 教育和求知过程于教育行业而言，MoBA 能够协助学生们管理大量的学习材料，并支持他们完成作业任务，同时还能根据广泛的背景信息给予智能化的教学指导。
• 高级推理及抉择过程MoBA 的灵活注意力策略能够有效应对复杂推理作业，包括长链条逻辑推演（CoT）及连续步骤决策，并且其表现可比肩完全注意力方案。