实际上 MQA 运算量和 MHA 是差不多的,可理解为读取一组 KV 头之后,给所有 Q 头用,但因为之前提到的内存和计算的不对称,所以是有利的。 而GQA 呢,是 MHA 和 MQA 的折衷方案,既不想损失性能太多,又想获得 MQA 带来的推理加速好处。具体思想是,不是所有 Q 头共享一组 KV,而是分组一定头数 Q 共享一组...
- MQA和GQA是流行的优化推理过程的技术。 - MQA是Noam Shazeer在2019年提出的改进的Transformer结构。 - GQA是Google最近提出的MQA的变种。 - GPT存在内存墙问题,导致推理效率低下。 - KV Cache是一种优化方法,通过缓存计算结果来提高推理速度。 - 内存墙是指内存读取速度无法跟上计算速度的问题。 - MQA和GQA通...
MQA和GQA通过减少内存开销，提高了Transformer模型在长序列任务中的推理效率，使得大规模生成模型的实现成为可能。这些技术的引入解决了内存墙问题，使得模型规模扩展不再受限，从而推动了大模型的广泛应用。总结，MQA和GQA之所以近期备受关注，是由于它们在解决Transformer模型内存与计算开销问题上的创新性改进，使...