晚点聊 LateTalk 104: 我给线性注意力找“金主”，字节 say No，MiniMax say Yes
「继续来聊“注意力”，不止技术，也有研发故事。」
（本期因录音 bug，音质有波动；不时出现“变声期”，请见谅。）
上期，我们与清华的两位博士生，肖朝军和傅天予，聊了稀疏注意力机制的改进，也以注意力为线索，串起了大模型的优化史。上期主要聊了稀疏注意力。
这期，我们来聊注意力机制的另一大改进方向：线性注意力。
MiniMax 在今年 1 月发布了参数为 4560 亿的开源大模型 MiniMax-01，01 就用到了他们开发的线性注意力机制，lightning attention。
本期，我邀请了这个项目的负责人，MiniMax 高级研究总监，负责 01 模型网络架构的钟怡然，来与我们一起聊研究线性注意力的研发过程。
钟怡然曾担任上海人工智能实验室青年科学家，是新架构探索组的 PI，也就是项目负责人；他在澳洲国立大学获得博士学位，师从李宏东教授和 Richard Hartley 院士。
在 2021 年，线性注意力还是一个“看起来很美好的泡泡”，怡然和团队就开始探索线性架构的实现。
当 2024 年年中，MiniMax 开始用大量算力资源训练线性架构的 4560 亿参数的新一代模型 01 时，线性架构能在大规模模型上 work 是非共识。但闫俊杰最后拍板，投了公司超过 80% 的研发资源。
当然，训练模型不是戏剧性的梭哈。在训 01 前，MiniMax 团队通过 3700 次预训练测试，去预测这种新架构在更大参数的模型是否也有好的表现。（这其中不少都是小规模实验。）这期节目，我们完整聊了这个过程。
在效率上线上，从计算方法推导，当序列非常长，线性注意力在计算效率上的的优势会越来越大于稀疏注意力。但从效果上，也就是线性注意力的模型，能否和 Transformer 模型一样聪明，甚至更聪明。现在还没有谁能给出有绝对说服力的答案。
这也是之后 MiniMax 的技术进展，可能会揭晓的悬念。
本期嘉宾：
钟怡然，MiniMax 高级研发总监
时间线跳转：
- MiniMax 开源：为什么第一个模型选了 01
05:46 开源是为了展示架构创新，吸引更多人才
08:20 开源后社区反馈集中在推理效率与多模态支持，MiniMax 把推理优化贡献到了开源框架 vLLM 中
10:20 开源要有影响力需要更多工作，MiniMax-01 当前开源版本参数过大，个人开发者确实参与受限
- MiniMax-01 中的线性注意力改进：7 混 1 结构，100 万 Token 序列长度下提速 2700 倍
13:11 线性注意力的核心思想是通过调整QKV矩阵计算顺序，将复杂度从二次降至线性
15:26 稀疏注意力（如NSA、Mobile）在小模型表现尚可，但线性注意力在参数规模扩大后优势显著
20:23 纯线性注意力在召回能力（如“大海捞针”任务）上存在缺陷，团队通过混合架构（每 7 层线性注意力加入 1 层 Softmax 注意力）优化
27:31 混合架构在 100 万 Token 序列长度下实现 2700 倍加速，同时模型效果优于纯 Transformer
28:27 3700 次小模型实验验证架构可扩展性，扩大规模前要做充分验证
- 21 年开始的线性架构研发之旅：从“美好的泡泡”到 4560 亿参数大模型
30:24 2021 年开始做线性注意力研发时，它还是一个“美好的泡泡”
35:19 “我们是最懂线性注意力的人”，为什么这个模型不诞生在我们手上？
41:20 50% 的把握，投 80% 的资源
42:46 上规模后，发现了召回缺陷；一张大表，3700 个预训练任务
50:46 一个测试例子：MiniMax-01、DeepSeek-R1 表现不及 Kimi-k1.5，可能和数据构造有关
52:52 线性架构也许是更适合推理模型的架构
01:00:51 线性架构能 work，仍是非共识
- “道心”之争
01:02:00 钟怡然坚信线性注意力是“无损优化”，混合架构效果甚至优于传统Transformer
01:11:23 MiniMax计划4月发布深度推理多模态模型，整合线性架构、原生多模态与强化学习
01:22:18 AGI愿景 vs 竞争驱动：DeepSeek 爆火后，但不改变产品是技术最大的证明
相关链接：
103：用 Attention 串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
99：MiniMax创始人闫俊杰：做大模型，千万别套用移动互联网的逻辑
71：“如果相信只靠 Scailng Laws 就能实现 AGI，你该改行了”，与香港大学马毅聊智能
101：与王小川聊AIX医疗：通向“生命科学的数学原理”
103 期晚点聊图文版：《大模型 “注意力简史”：与两位 AI 研究者从 DeepSeek、Kimi 最新改进聊起》
附录：
QKV 计算：Query-Key-Value计算，注意力机制中用于生成上下文感知向量的核心步骤。
Mamba：由卡内基梅隆大学在2023年提出的基于状态空间模型的高效长序列建模架构。
Jamba：由 AI21 Labs 在 2024 年提出的结合 Mamba 与 Transformer 的混合架构模型。
vLLM：由加州大学伯克利分校在 2023 年提出的开源大模型推理加速框架。
有损优化：以牺牲部分模型性能为代价换取计算效率或资源节省的优化方法。
无损优化：在不影响模型性能的前提下提升计算效率或资源利用率的优化策略。
（另，更多关于线性注意力机制的术语也可见上期注释）
剪辑制作：Nick
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