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,...
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...
通过使用 KV 缓存,Llama2 模型能够更高效地处理长对话和复杂任务,提高了模型的性能和用户体验。二、分组查询注意力(GQA)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...
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...