分组查询注意力(GQA)是 Llama2 模型中另一个重要的技术。传统的 Transformer 模型使用自注意力机制来获取输入序列的上下文信息,但在某些情况下,这种自注意力机制可能导致过多的关注于序列中的某些部分,而忽略其他部分。为了解决这个问题,Llama2 模型引入了 GQA 技术。GQA 技术通过将输入序列分成若干组,并对每组进行独...
首先，他们发现，可以使用少量的原始训练计算来将具有多头注意力（Multi-head attention, MHA）的语言模型检查点进行升级训练，使其能够使用MQA，这是一种非常成本有效的方法，可以同时获得高速的MQA和高质量的MHA检查点。其次，他们提出了分组查询注意力（GQA）的概念，这是一种在多头注意力和多查询注意力之间的插值方...
分组查询注意力机制 Grouped-query attention(GQA) 2023年 Google Research GQA:Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints https://arxiv.org/pdf/2305.13245 提高模型性能,Llama2使用了分组注意力机制,主要思想就是降低key-value的head数量来提升性能。对于RoPE感兴趣的可以详细阅...
6328201:59 GQA:谷歌提出分组查询注意力 疯狂的CV· 2023-5-29 1681008:14 多头注意力(MHA)的变体:多查询(MQA)和分组查询注意力(GQA) 星群译制组· 2023-11-14 145.7万1.1万05:21 如何一周快速恢复“假期性注意力涣散”?【开学必看啊———!!!】 二二酸酸· 2022-8-26 866034:33 注意力机制背后的数学...
自Transformer 发明以来,为减少 KV 缓存大小而发现的两种最有效的干预措施是多查询注意力(MQA)和分组查询注意力(GQA)。MQA 和 GQA 都修改了注意力块的设计,使多个查询头可以共享一个键/值头,从而将不同键/值头的数量减少了一大截,同时只将准确性降低到最低程度。
华为提出注意力分组机制,训练效率遥遥领先 | arxiv:链接该论文提出了一种叫做GQKVA的新方法,来解决大型基于变压器模型的挑战,例如缓慢且资源密集型的预训练以及过度参数化。GQKVA代表了一种技术,它将变压器模型中的查询(query)、键(key)和值(value)分组技术概括化,以加速预训练过程并减小模型大小。该方法允许在模型...
本发明公开了基于分组反向注意力的伪装物体检测方法及系统,包括:获取待检测图像;对待检测图像进行特征提取;基于特征提取结果,对待检测图像中的伪装物体进行搜索,得到伪装物体的定位图;基于特征提取结果和伪装定位物体的定位图,利用分组反向注意力方式进行处理,得到伪装物体的轮廓图。 二、法律状态 法律状态公告日法律状态法...
对于提取到的特征使用分组注意力网络对特征数据进行分组计算,有效降低了模型的待学习参数量,在一定算力下有降低了数据重建时间;然后将优化的分组结果融合并使用第二阶段网络优化特征光谱分布结构,针对光谱一致性与上下文特征一致性设计了基于残差通道注意力机制的光谱优化网络,针对光谱维度的信息分布进行了全局优化,最终融合...
1.基于注意力机制的自适应分组卷积神经网络结构设计方法,包括以下步骤: S1、图像预处理的步骤; S2、对卷积层分组的步骤; S3、设计选择网络的步骤; S4、设计损失函数的步骤; S5、网络训练的步骤; S6、网络测试的步骤; 其特征在于,设计选择网络时,基于注意力机制设计用于自适应重排输出的特征图通道;所述选择网络包括...