DeepSeek提出的MLA（Multi-Level Alignment）架构，旨在解决大模型迁移中的关键挑战，如知识保留和性能提升。该架构通过多层级对齐机制，实现了从源模型到目标模型的知识高效迁移。具体而言，MLA架构首先在高层语义层面进行特征匹配，确保高级概念的理解得以保留；接着，在低层细节层面进行精确对齐，以捕捉细微差异，提高模型的泛化能力。这种双层对齐策略不仅有效提升了迁移学习的效果，还显著降低了大规模预训练模型微调的资源消耗。

简而言之，MLA架构为大模型的迁移提供了一种新颖且高效的解决方案，有望成为未来大模型应用与研究的重要方向。