文字代码解读: https://bruceyuan.com/hands-on-code/hands-on-group-query-attention-and-multi-query-attention.html GitHub 链接: https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code 可以直接跑的 notebook: https://openbayes.com/console/bbruceyuan/containers/RhWOr6vTLN4 学习过程中需要用 GPU 的同学...
GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。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...
GQA的动机主打的是MQA(multi query attention)会导致quality degradation,我们不希望仅仅是推理快,而且还希望quality可以对标MHA,所以GQA带着这个使命诞生,可以很好的做到这个balance。MQA的动机主要在于key和value的数量是随着头数量成正比,那么尤其在decoder inference的过程中,本身就是一个memory bound的过程,这下更加memo...
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...
🐛 Describe the bug Hi AMD Team, On MI300X pytorch nightly grouped query attention is running into numeric errors. I have confirmed on H100 that this script does not have numeric errors. Can you look into this & potentially add an numeric...
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...
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,...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [ROCm] sdpa group query attention bf16 numeric error · pytorch/pytorch@d21a25c
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