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...
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原理简述 GQA是MQA的更一般形式，它介于MQA和MHA之间，是模型预测表现和模型推理性能之间的一个折衷。GQA通过对查询进行分组，从而减少每个查询的计算量，提高推理效率。相比于MQA，GQA更加灵活，能够适应不同的模型结构和应用场景。MQA和GQA的应用 MQA和GQA作为Transformer模型中的注意力机制变种，对提高模型推理效率...
GQA是MQA的更一般形式,它介于MQA和MHA之间,是模型预测表现和模型推理性能之间的一个折衷。GQA通过对查询进行分组,从而减少每个查询的计算量,提高推理效率。相比于MQA,GQA更加灵活,能够适应不同的模型结构和应用场景。 MQA和GQA的应用 MQA和GQA作为Transformer模型中的注意力机制变种,对提高模型推理效率和性能具有重要意义。
bfloat16) output_gqa = scaled_dot_product_attention(query, key, value, is_causal=True, enable_gqa=True) key = key.repeat_interleave(4,1) value = value.repeat_interleave(4,1) output_repeat = scaled_dot_product_attention(query, key, value, is_causal=True) torch.testing.assert_close(...
attention \ --num-query-groups 8" elif [ $MODEL_SIZE = 70B ]; then NUM_LAYERS=80 HIDDEN_SIZE=8192 NUM_ATTN_HEADS=64 INTERMEDIATE_SIZE=28672 gqa_options=" \ --group-query-attention \ --num-query-groups 8" elif [ $MODEL_SIZE = 175B ]; then NUM_LAYERS=96 HIDDEN_SIZE=12288 NUM_...
除此之外,还为不同的Qwen2模型应用了群组查询注意力(Grouped-query attention, GQA)技术,以优化计算效率与模型性能之间的平衡,在模型推理过程中提升速度并减少内存使用。 负责任的AI 值得注意的是,通过后训练,Qwen2模型的输出在诸如MT-bench这样的基准测试中展示了与人类价值观更好的对齐,这是评估聊天机器人多轮对...
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,...
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,...