Engram：DeepSeek × 北大联合研发，赋能大模型的高效条件记忆模块

Engram是由DeepSeek团队与北京大学联合推出的条件记忆模块，专为提升大语言模型（LLM）核心性能而生。它创新性引入现代化 *n*-gram 嵌入表，将静态知识独立存储于专属内存空间，结合稀疏检索与上下文感知门控技术实现高效知识调用；同时与混合专家模型（MoE）形成互补，在不增加计算量的前提下，显著强化模型在知识密集型任务、长上下文处理与复杂推理中的表现，更能突破 GPU 显存限制，支持大规模参数扩展。

Engram核心功能：

1、高效知识检索，降低资源依赖：

依托独立的静态嵌入表，快速精准查找固定知识与事实性信息，无需模型重复计算推导，大幅减少对计算资源的占用，提升响应效率。

2、优化长上下文处理，增强全局推理能力：

释放注意力机制的算力占用，使其专注于长文本的全局逻辑关联分析，有效解决大模型处理超长文本时的性能衰减问题，提升长文本推理的准确性。

3、计算存储解耦，突破显存瓶颈：

支持从主机内存异步预取数据，打破 GPU 显存对模型参数规模的限制，为大模型向更大参数量级扩展提供底层技术支撑。

4、零额外计算量，多任务性能跃升：

在不增加模型推理计算量的前提下，全面提升知识问答、通用推理、代码生成、数学解题等任务的表现，实现性能与效率的双重优化。

Engram核心技术原理：

1、分词器压缩：提升词表利用效率：

通过预计算的满射函数，将原始 Token ID 映射为规范化 ID，剔除词表冗余信息，扩大 *n*-gram 序列的覆盖范围，提升嵌入表的检索精准度与效率。

2、多头哈希检索：破解组合参数化难题：

采用哈希方法结合多头机制，将局部上下文特征映射至嵌入表，有效解决直接参数化海量 *n*-gram 组合的技术难题，实现高效的上下文匹配。

3、上下文感知门控：保障语义一致性：

以模型当前隐藏状态作为动态 Query，将检索到的嵌入向量作为 Key 和 Value，通过门控机制智能过滤噪声信息，确保检索知识与当前上下文语义高度契合。

4、稀疏性参数分配：挖掘最优性能平衡点：

在固定参数预算内，重新分配 MoE 专家参数与 Engram 内存参数占比，基于计算与记忆的 U 型权衡曲线，找到参数分配的最优比例，实现性能最大化。

5、系统级优化：掩盖数据传输延迟：

利用 Engram 检索的确定性特性，设计数据预取与计算重叠机制，有效掩盖主机内存与 GPU 之间的数据传输延迟，保障模型推理的流畅性。

Engram典型应用场景：

1、智能知识问答：

快速检索知识库中的事实性信息，为问答系统提供精准答案支撑，提升响应速度与准确性，适用于智能客服、知识库问答等场景。

2、高质量文本生成：

高效匹配文本生成所需的固定短语、句式模式与专业术语，优化生成内容的流畅度与专业性，适用于文案创作、报告撰写等场景。

3、长文本深度分析：

优化法律文书、学术论文、行业报告等超长文本的处理能力，精准提取核心观点、梳理逻辑脉络，适用于法律分析、学术研究等领域。

4、代码开发辅助：

快速检索代码中的常见算法结构、语法模式与最佳实践，提升代码生成、补全与纠错的效率，助力开发者高效完成编程任务。

5、复杂数学推理：

精准调取数学公式、定理与解题方法，辅助模型完成复杂数学问题的推导与求解，适用于教育辅导、科学计算等场景。

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标签： DeepSeek, 上下文处理, 北京大学, 知识检索

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