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。
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...
这种方法在提高推理效率的同时,也能够保持模型的性能。 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Tra...
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;...
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...
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...
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_...
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...