第二种是将查询头分组,每组共享一个键头和值头,这种方法允许 GQA 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。 第三种是使用中等数量的键值头,GQA 通过使用中等数量的键值头,在 MQA 和 MHA 之间取得平衡,数量多于一个但少于查询头的数量。 还有可以通过重复键值对来提高计算效率,优化性能...
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...
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...
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 经实验论证,GQA 变体在大多数评估任务...
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 ...
🔍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...