MQA的原理很简单，它将原生Transformer每一层多头注意力的Key线性映射矩阵、Value线性映射矩阵改为该层下所有头共享，也就是说K、V矩阵每层只有一个。举例来说，以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个注意力头，输入维度从4096经过Q、K、V矩阵映射维度为128，若采用原生多头注意力机制，则Q、K、V矩阵各有28×32...
GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组,因此具有单个Key 和 Value,等效于MQA。而GQA-H具有与头数相等的组,等效于MHA。 推理加速 MQA 和 GQA 形式在推理加速方面,主要是通过两方面来完成: 降低了从内存中读取的数据量,所以也就减少了计算单元等待时间,提高了计算利用率; KV cache 变小...
多查询注意力(MultiQuery Attention,MQA)和分组查询注意力(GroupQueryAttention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《FastTransformer Decoding: One Write-Head is All YouNeed》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,但随着近...
这就有了Multi-Query Attention(MQA),即query的数量还是多个,而keys和values只有一个,所有的query共享一组。这样KV Cache就变小了。 GQA 但MQA的缺点就是损失了精度,所以研究人员又想了一个折中方案:不是所有的query共享一组KV,而是一个group的guery共享一组KV,这样既降低了KV cache,又能满足精度。这就有了...
多查询注意力(Multi Query Attention,MQA)和分组查询注意力(Group Query Attention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,...
group attention controlfield trialhuman-robot interactionA humanoid robot can support people in a real environment by interacting with them through human-like body movements, such as shaking hands, greeting, and pointing. In real environments, a robot often interacts with groups of people to provide...
Cascaded Group Attention(CGA)是EfficientViT模型中引入的一种新型注意力模块,其灵感来自高效 CNN 中的组卷积。 在这种方法中,模型向各个头部提供完整特征的分割,因此将注意力计算明确地分解到各个头部。分割特征而不是向每个头提供完整特征可以节省计算量,并使过程更加高效,并且模型通过鼓励各层学习具有更丰富信息的特...
外部播放此歌曲> Major - Intro (Group Attention) 专辑:Before The March IV - Group Attention 歌手:Major 还没有歌词哦
Here we examine the novel possibility that group attention-the experience of simultaneous coattention with one's group members-increases emotional intensity relative to attending alone, coattending with strangers, or attending nonsimultaneously with one's group members. In Study 1, scary advertisements ...
we propose an attention-based local region merging method Group Attention Transformer (GA-Trans), which evaluates the importance of each patch by using the self-attention weight inside the Transformer, and then aggregates adjacent high weight attention blocks into groups, then randomly select groups ...