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...
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读:SSDesign:一文搞懂绝对位置编码及RoPE旋转位置编码 不同attention之间对比...
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。
Qwen1.5-110B内置Transformer解码器,还有黑科技分组查询注意力(GQA),让模型跑得飞快又精准。文本上下文超长待机,32K tokens不是梦,多国语言切换自如,跨越十种语言的界限,沟通无国界🌍。📈虽然练功秘籍(预训练方法)没大变,但块头(模型规模)一涨,实力那是杠杠滴提升!这波操作证明,越大越强,在聊天模型界也是真理...