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...
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...
EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 代码逐行注释15 赞同 · 0 评论文章 Abstract 这篇论文介绍了一个新的模型家族,叫做EfficientViT,目的是提升Vision Transformers的计算速度和内存效率。通过使用一个新设计的“三明治”构建块和引入级联分组注意力(Cascaded Group Attention)...
它由内存高效的sandwich布局、cascaded group attention模块和参数重分配策略组成,分别侧重于在内存、计算和参数方面提高模型效率。 Sandwich Layout.使用较少的memory-bound self-attention layers,使用较多的memory-efficient FFN layers来进行通道间的交流。具体来说...
“Multi-Granularity Attention Model for Group Recommendation” CIKM2023 研究问题 群组推荐、 研究现状&GAP 现有研究已经探索了不同的方法,以整合个体偏好并做出有益于整个群体的集体决策。\ 然而,大多数方法过于依赖行为丰富的用户,忽视了相对行为稀疏的用户的潜在偏好,导致对受到过拟合和噪声的困扰。(交互数据多的...
paper:Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention code:https://github.com/ailab-cvc/groupmixformer 关键词: #Transformer #Backbone #涨点神器 TL;NR 替代传统注意力!本文提出Group-Mix注意力(GMA),并提出一个强大的视觉主干:GroupMixFormer,它在图像分类、目标检测和语义分割方面实现了最先进的性能...
[ViT轻量化论文2]EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention16 赞同 · 4 评论文章 代码逐行注释: importtorchimportitertoolsfromtimm.models.vision_transformerimporttrunc_normal_fromtimm.models.layersimportSqueezeExcite ...
China's consumption and economic recovery are strong; H World is confident in the potential of the Chinese market The tourism and hotel industry in China has experienced a remarkable rebound following the lifting of the pandemic lockdown, with popular tourist cities becoming crowded, hotel occupancy...
在我们的模型中,稀疏 CNN 层接受来自 crossmodal attention 层的输出,并且仅在活动位置进行卷积计算。 理论上,就单个位置的计算量(FLOPs)而言,标准卷积需要 z2mn FLOPs,稀疏卷积需要a m nFLOPs,其中z是内核大小,m是输入通道数,n是输出通道数,a是该位置的活动点数。 因此,考虑到所有位置和所有层,稀疏 CNN 可以...
Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation 一 文章出发点 作者认为当前语义分割从像素分类出发,忽略了语义分割更着重将同一块像素组成一个整体,所以作者将语义分割划分成了两个子任务,一个就是常规的像素级分类:pixel-classification,另一个就是将像素group成整体:pixel-group. ...