摘要：在中国或英语世界里面，很多时候我们都会遇到一些英文字母的缩写，例如：在中国的大城市，我们常看到——CBD，BYD等等的缩写，你知道这两个缩写是代表什么吗？

惟达 《双子座视角》

在中国或英语世界里面，很多时候我们都会遇到一些英文字母的缩写，例如：在中国的大城市，我们常看到——CBD，BYD等等的缩写，你知道这两个缩写是代表什么吗？

BYD --- 更是我们所熟悉的汽车品牌“比亚迪”的拼音首字母。

这些缩写是可以帮助我们简化日常短信沟通，特别在一些行业领域，当缩写已成为一些约定俗成的缩写后，这会大大提升短信沟通的效率！

但是你可曾考虑过，缩写也可以方便我们学习英语背单词的记忆。所以当我们觉得单词 / 词组 / 片语不好记的话，我们可以尝试整理出一套自己容易记忆的缩写规则，这样会提升我们记单词的效率。

这个英语的拼字游戏，相当于我们中文的填字游戏，通过这个游戏可以增加单词量之外，也加深我们对英语拼写的结构认知，从而可以提升我们对单词拼写准确的能力。

昨天的拼字游戏，你拼出来了吗？今天给大家讲解。

答案是：

M --- M u l t i - h e a d = (n.) 这是一个用连字符连接的字，“Multi”是一个前缀，是“多种、多数”的意思，所以“multi-head = 多头”的意思。

L --- L a t e n t = (adj.) 潜伏的、潜在的、隐藏的、不易察觉的。

A --- A t t e n t i o n = (n.) 注意、关注、注意力、专心留心。

MLA --- Multi-Head Latent Attention = 多头潜在注意力

MLA 已经被应用于“Deep Seek 深度求索”的经济推理架构中，显著降低了推理成本。

多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention--- MLA）是一种优化推理成本的注意力机制，主要用于减少模型推理时的显存占用，从而提升推理性能。MLA通过优化键值缓存（KV-cache）来实现这一目标，具体方法包括对键值缓存进行低秩压缩，减少显存的使用。

学习点 Learning Points：

MLA的工作原理

MLA通过优化键值缓存（KV-cache）来减少显存占用，从而提升推理性能。在生成模型的推理过程中，模型分为两个阶段：预填充（prefill）阶段和解码（decode）阶段。

Prefill阶段是模型对全部的提示代币/ 提示点数（Prompt tokens）一次性并行计算，最终生成第一个输出token；decode阶段则是每次生成一个token，直到生成EOS（end-of-sequence序列结束）token，产出最终的响应 / 回应（response）。在推理过程中，由于模型堆叠了多层变换器（transformer），核心的计算消耗在Transformer内部，包括多头注意力（MHA）和前馈网络（FFN）等操作。

MLA与其他注意力机制的区别

《原创》不易，我们团队一直在努力中！
您的关注和批评，是我们的动力！
如果您认同和喜欢我们的文章，请转发给好友或点个赞！
有建议或批评的，欢迎留言！
感谢！感恩有您！

来源：人尔个个