[Python] DeepSeek Engram：O(1)查找表破解MoE容量瓶颈，重塑大模型记忆机制

在大模型研发的“军备竞赛”中，MoE（混合专家模型）凭借其卓越的扩展能力已成为主流架构。然而，当参数量攀升至千亿级别，单纯依赖堆叠算力的“神经计算”模式逐渐显露疲态：模型不仅推理成本高昂，而且往往难以精准记忆那些静态、固有的知识。

那么，我们能否在不显著增加计算量的前提下，有效提升模型的“知识容量”与“推理深度”？DeepSeek 推出的 Engram 模块为我们提供了一个全新的解题思路。它摒弃了纯粹的算力堆叠，创新性地引入条件记忆作为 Transformer 架构的第二条稀疏轴。简单来说，Engram 将经典的 $N$-gram 思想现代化，通过 $\mathcal{O}(1)$ 复杂度的查找机制，为模型植入了一个高效的“外挂大脑”，让知识检索变得像查字典一样迅速。

核心功能深挖

Engram 的核心在于重新划定了模型中“计算”与“存储”的边界。它通过检索静态的 $N$-gram 记忆，并将其与动态的隐藏状态相融合，从而直接增强了主干网络的信息处理能力。

1. 架构革新：动态与静态的完美融合

Engram 模块通过现代化的 $N$-gram 技术重构了经典嵌入，并将其无缝集成到 Transformer 架构中。这种设计允许模型在进行动态推理的同时，瞬间访问海量的静态知识库。

2. 稀疏分配定律：寻找性能最优解

这是 Engram 最具理论深度的贡献之一。研究团队深入探索了神经计算与静态记忆之间的权衡关系，发现了一个U 形缩放定律。这为我们在给定的算力预算下，如何最优化地分配 MoE 的专家容量与 Engram 的记忆容量，提供了清晰的指导原则。

3. 关键特性与性能提升

在相同参数数量和相同 FLOPs 的严格约束下，Engram-27B 模型展现出了卓越的性能。其核心特性如下：

• Sparsity Allocation: 提出了神经计算与静态内存的权衡公式，识别出 U-shaped scaling law。
• Empirical Verification: 在知识、推理、代码和数学等多个领域，Engram-27B 持续优于 MoE 基线模型。
• Mechanistic Analysis: 机制分析表明，Engram 能够减轻早期层重建静态模式的负担，从而将宝贵的网络深度保留用于处理更复杂的推理任务。
• System Efficiency: 模块采用确定性寻址，支持将巨大的嵌入表卸载到主机内存，且推理开销极小。

实战演示

想要理解 Engram 的核心逻辑并不需要庞大的算力，官方提供的精简版演示代码就能让我们一窥其貌。

环境准备

推荐使用 Python 3.8+ 和 PyTorch 环境：

pip install torch numpy transformers sympy

运行演示

我们提供了一个独立的实现来展示 Engram 模块的核心数据流：

python engram_demo_v1.py

⚠️ 注意： 提供的演示代码旨在说明核心流程，它模拟了标准组件（如 Attention/MoE/mHC），专注于展示 Engram 模块本身，并非完整的生产级实现。

实测效果：大规模预训练数据

在实际的大规模预训练任务中，引入 Engram 模块的模型表现出了显著的性能提升，验证了其理论优势。

避坑指南与总结

避坑指南： 在使用 engram_demo_v1.py 时，请务必注意代码中的 Attention 和 MoE 等模块仅是用于演示的 Mock 实现（占位符），切勿直接将其用于生产环境的微调或推理，否则会得到错误的结果。如需复现论文中的完整效果，请关注官方后续发布的完整代码库。

总结： DeepSeek Engram 为我们打破了单纯依赖 MoE 扩展模型容量的思维定式。通过引入条件记忆这一新的稀疏轴，它利用 $\mathcal{O}(1)$ 的查找效率，在不牺牲推理速度的前提下，极大地增强了模型的记忆与推理能力。对于正在探索大语言模型架构优化、或受限于显存与算力却想提升模型性能的研发者而言，这无疑是一个极具潜力的前沿研究方向。更多关于模型架构与优化的深度讨论，欢迎访问云栈社区的人工智能板块进行交流。

GitHub开源地址：https://github.com/deepseek-ai/Engram