GQA 中查询头被分成组,每组共享一个键头和一个值头。这样的话,GQA 就可以在多头注意力和多查询注意力之间进行插值,实现质量和速度之间的平衡。 具有单组(只有一个键和值头)的 GQA 等同于 MQA,而具有与头数量相等的组的 GQA 等同于 MHA。 03有哪些常见的实现 GQA 的方法? 第一种是基于相似性进行分组查询...
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...
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...
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(GQA)是MQA 的演变,通过使用中间数量的键值头(多于一个但少于查询头)来达到平衡。GQA 模型像n_heads原始的多头注意力机制一样,有效地将查询分成片段,并且将键和值分为n_kv_heads组,使得多个键值头能够共享相同的查询。通过重复键值对以提高计算效率,GQA 方法在保持质量的同时优化了性能,正如代码实现...
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。
仍然使用分组查询注意力(GQA) 实际上,LLaMA-2的7B或13B模型并未使用GQA,而LLaMA-3现在为8B模型使用了GQA。 分词器词汇量从32K增加到128K。将有助于它处理多语言和代码。 #大模型#开源大语言模型#每日壁纸分享#LLM(大型语言模型)#AI#AIGC#科技#人工智能 ...
在模型架构上,Llama3采用了128K词汇量的标记器,显著提升了语言编码效率,引入分组查询关注(GQA)技术,特别是在8B和70B规模的模型中,有效提高了推理效率。模型在长序列上的训练和掩码策略保证了跨文档边界的注意力保持,进一步增强了其处 发布于 2024-04-19 13:27・IP 属地北京 ...
他们刚刚开源的Qwen1.5系列,里面的超级新星——Qwen1.5-110B,直接把AI语言处理技术推向了新高潮! 这个千亿参数的大家伙,在专业测试里跟Meta-Llama3-70B不相上下,聊起天来更是机智过人,MT-Bench和AlpacaEval 2.0都成了它的手下败将! 技术宅注意啦!Qwen1.5-110B内置Transformer解码器,还有黑科技分组查询注意力(GQA...