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　　这篇论文是DeepSeek和北京大学合作完成的，作者栏依然有梁文锋本人署名。

　　2017年，谷歌一篇名为《Attention Is All You Need》的论文正式将Transformer这种深度学习架构呈现在了大家眼前，证明了完全基于自注意力机制（Self-Attention）的模型在机器翻译任务上优于当时的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

　　这篇论文是深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）的重要转折点，也被看作是现代人工智能的奠基性论文，甚至成为了21世纪NLP领域被引用次数最多论文之一。今天，我们能看到的绝大多数大语言模型也都是以Transformer作为核心架构的。

　　然而，DeepSeek他们发现Transformer并不是神，它有一个非常反人类的缺陷。它没有真正的记忆模块，它的记忆全是靠“算”出来的 。

　　在标准的 Transformer 架构中，无论一句话多么常见、结构多么固定，模型都会在每一层里反复计算 token 之间的关系。其实在人的语言和思维里，“固定搭配”这件事是很常见的，比如“中国四大…”后面就得接“发明”，英语里by the 后面基本接的就是way。

　　可是transformer不是这么思考问题的，四大发明、by the way这种在人类看来固定搭配的词组，在模型内部，仍然被拆成多个token（词元），即使这种组合关系在训练语料里已经被见过成千上万次，但模型还是每次都重新组合和理解。

　　再复杂一点来说，比如你问大模型一个很简单的问题：东汉末年的张仲景是谁？在现在的Transformer架构下，模型的神经网络大脑就会开始动用几百亿参数，再经过几十层的向量计算，最后说：“是医圣”。

　　DeepSeek团队就觉得，这太浪费算力了，其实“张仲景是医圣”这件事背下来就行。因为只要涉及计算，那肯定就是非常费脑子的事，对于AI来说，费的就是显存。换句话说就是，太费钱了！

　　这次的论文提出的记忆模块Engram解决的就是这个事，大模型并不是每一步都需要“算”。

　　如今，为了更好地节省资源，MoE成为大模型主流架构，但MoE最核心、最本质的架构组件仍然是Transformer，缺少“查表”的能力。

　　Engram很像是给大模型装了一个外接的大字典，他们把“医圣张仲景”“四大发明”这些固定的知识点，通过 N-gram 机制做成了一个巨大的索引表。以后遇到新问题，能查表的查表，需要算的再算，两件事分开干。

　　DeepSeek 设计了一个精妙的“门控机制”（Context-aware Gating）。模型会自己判断，遇到“四大发明”“勾股定理”这种死知识，Engram 模块直接查表给答案，省时省力。

　　遇到复杂的逻辑推理或阅读理解，Engram就退后，让Transformer的核心计算层（MoE）去深度思考。

　　结果就是不仅省力，还变强了。论文中的实验数据显示，这种“查表+推理”的混合模式，比纯粹靠堆参数的 MoE 模型更强。Engram在知识问答、代码、数学和逻辑推理的能力都有提升。

　　Engram 的核心逻辑是构建一个巨大的、外挂式的 N-gram 嵌入表，并通过精细的机制将其无缝融合到 Transformer 主干中。

　　首先是词表压缩，标准的分词器往往会将语义相同但写法微异的词分配不同的 ID，比如 “Apple”和“apple”，这就导致N-gram空间极其稀疏且存在冗余。Engram就把 tokenizer的id做了压缩，把同意词合并，论文里提到128k词表下能压缩近23%。这就显著提高了语义密度，使得N-gram 查表更高效。

　　Engram还采用了多头哈希的方法。因为直接存储所有可能的 N-gram 组合是不现实的，那么为了解决哈希冲突，Engram 对每个 N-gram 阶数n使用K个不同的哈希头。每个头使用独立的哈希函数将 N-gram 映射到嵌入表的一个索引位置。

　　由于查表得到的向量e是静态的，且可能包含哈希冲突带来的噪声。如果直接加到模型里，会干扰上下文。所以Engram还设计了一套门控机制来“过滤”和“融合”这些信息。

　　传统大模型有一个硬约束，参数要参与计算，得在GPU显存里。过去几年，大模型的发展默认接受了一条前提：参数越多，模型越大越好，显存就必须越大。

　　无论是H100还是 H200，最贵的往往是那块容量有限且速度极快的HBM。所以，为了塞下几千亿参数的大模型，科技公司不得不买成千上万张显卡。

　　同时受地缘政治与出口管制影响，中国市场能够稳定获得的HBM资源愈发有限，价格也水涨船高。其实英伟达H20等对中国版的GPU，最关键的限制基本都落在HBM上，算力反而是次要被约束的。

　　HBM目前产能基本和SK海力士、三星和美光锁死，已经是供不应求，同时价格也非常昂贵，平均是普通内存价格的7倍左右。

　　在这样的背景下，把模型全塞进显存这条路线，就越来越不可持续了。DeepSeek这篇论文证明了，其实不需要把所有参数都塞进昂贵的显存里。

　　具体是怎么做到的呢？首先，Engram 的记忆访问是可预测的，它不像 MoE 那样，必须算完这一层才知道下一层要去哪，数据必须都在 GPU 上待命。Engram的索引只由输入token决定，在推理开始前就可以计算出来。

　　第二，大部分参数其实是“冷的”。自然语言天然遵循 Zipf 分布，极少数短语被反复使用，而绝大多数组合几乎从不出现。Engram正好利用了这一点，将高频记忆放在显存或主内存，低频记忆放在更便宜、更大的存储中。

　　在论文中，DeepSeek 甚至把一个1000亿参数规模的Engram记忆表，完整放在CPU里，仅在需要时预取，结果整个推理速度的损耗甚至低于3%。

　　在算力和显存都越来越贵、越来越稀缺的当下，Engram 给行业提供了一条比较现实的路径，不是所有性能提升都必须用更贵的硬件来换。

　　至此，稀疏化模型也进入了计算+记忆的时代，如果即将推出的DeepSeek-V4真的把此前发布的mHC和这次发布的Engram落地，那将又是一次架构范式的跃迁，让我们拭目以待吧！返回搜狐，查看更多