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,...
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读:SSDesign:一文搞...
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...
多头注意力MHA 分组查询注意力GQA 多查询注意力MQA LLaMA2 ChatGLM2 Mistral Google Gemini Google gemma2 第一部分 多头注意力 // 待更 第二部分 ChatGLM2之多查询注意力(Muti Query Attention) 2.1 MQA的核心特征:各自Query矩阵,但共享Key 和 Value 矩阵 多查询注意力(Muti Query Attention)是 2019 年Googl...
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...
或具有多个 KV 投影的分组查询注意力(grouped-query attention,简称GQA),LLaMA2和Mistral均用的这个 这是一种多查询注意的泛化,它通过折中(多于一个且少于查询头的数量,比如4个)键值头的数量,使得经过强化训练的GQA以与MQA相当的速度达到接近多头注意力的质量,即速度快 质量高 ...
MIT新研究:减少 KV 缓存大小新方法 | 键值(KV)缓存在加速基于 Transformer 的自回归大型语言模型(LLM)的解码过程中发挥着至关重要的作用。然而,在序列长度较长、批量较大的情况下,存储 KV 缓存所需的内存量可能会变得过大。 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...
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 ...
🔍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),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...