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。
🔍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...