要想理解Group Query Attention,我们需要再重新看看Multi-Attention中的细节: 我们可以看到,所谓的Multi-Attention,实际上就是将原始的只有一个通道channel(也可以理解为一个二维矩阵)的Token,在进行Q、K、V转换计算时,映射为多个通道channle(多维张量tensor)。但是,从原始的One Head 映射到 Multi Head多头之后,其Q...
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...
简介 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...
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,...
🐛 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...
Kernel "[GroupQueryAttention] /model/layers.0/attn/GroupQueryAttention" failed. Error: Input "key" is expected to have 3, 4, or 5 dimensions". Describe the issue The following error occurs when trying to runhttps://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-Instructon WebGPU....
我们在每组 query 内部执行 self-attention 操作(参数是共享的),然后每一组 query 输入到 decoder 的剩余部分。在标签分配时,我们对每一组应用一对一标签分配算法,这样每个 ground truth 会被分配给 K 个 positive queries。在测试的时候,只有第一组 query 被保留(或任选一组保留,每一组的结果都差不多),因此...
因此,本文提出 Group-Mix Attention (GMA) 作为传统 self-attention 的高级替代品,它可以同时捕获不同组大小的 token 到 token、token 到组以及组到组的相关性。 为此,GMA将Query、Key和Value统一分割成段,并进行不同的组聚合以生成组代理。 注意力图是基于令牌和组代理的混合计算的,并用于重新组合值中的token...
语义分割论文:Group-wise Deep Object Co-Segmentation with Co-AttentionRecurrent Neural Network(ICCV2019) 在外观和位置上的变化。 (3)提出了一个group-wise训练目标,利用协同对象相似性和图形-背景差异作为额外的监督。2.总体框架 (1)我们的网络首先提取所有图像的语义特征; (2)然后由两个...全连接层以生成空...