# 从零实现 DeepSeek 稀疏注意力

- 原标题：DeepSeek Sparse Attention From Scratch
- 类型：博客
- 来源：Sebastian Raschka
- 发布时间：2026-05-24
- 首次精选：2026-10-28 16:25
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[context-cache-optimization](<https://oplearnx.com/md/topics/context-cache-optimization.md>)（第 3 位）、[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 26 位）
- 原文链接：[https://sebastianraschka.com/blog/2026/deepseek-sparse-attention-from-scratch.html](<https://sebastianraschka.com/blog/2026/deepseek-sparse-attention-from-scratch.html>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_bf9e45c82fe0](<https://oplearnx.com/resources/pk_bf9e45c82fe0>)

## 摘要

Sebastian Raschka 的短笔记，说明他应一位读者贡献，在 LLMs-from-scratch 代码库中新增了 DeepSeek 稀疏注意力的从零实现。该文件夹含有 README、一个独立的 GPT 风格参考实现和测试文件；笔记说明其核心思路是用学习得到的稀疏模式取代固定稀疏模式，通过轻量索引器和选择器决定关注哪些先前 token，并链接到相关概念页和对比解释材料。

---
来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）