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...
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...
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...
作者提出了一个名为EfficientViT的新模型,该模型具有快速推理能力。EfficientViT采用了一种新的高效构建块,该块由三个主要部分组成:一个内存高效的"三明治"布局(Sandwich Layout)、一个级联组注意模块(Cascaded Group Attention Module)以及一个参数重新分配策略。这三个部分分别针对内存、计算和参数进行了优化。 三明治...
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...
“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...
MHSA将输入序列embed到多个子空间(heads)中并分别计算attention maps,这已被证明可以有效提高性能。然而,attention maps的计算成本很高,而且研究表明其中许多并不是至关重要的。为了节省计算成本,本文探索在小型ViT模型中如何减少冗余注意力。作者训练了宽度缩小的Swin-T和DeiT-T模型(推理速度加速1.25x),然后计算每个块内...
deepseek 团队有这个勇气和能力直接抛开英伟达提出的 fp8 实践,给出了例如正反向都使用 e4m3,attention 后的 linear 输入的精度需要提升这样的细节,以及独立实现 per-group scaling 的训练(这部分也可以解读为受 B 系列显卡的 microscaling 启发),真的是非常令人佩服。就像是 Tri Dao 大大告诉大家 attention 的 ke...
在图像分类实验中,SGD被用来优化模型的目标,并添加了0.9的动量来加速收敛。批量大小被设置为16,最大的历时数为120。初始学习率为1e-3,每40个历时后学习率衰减到0.1倍,并逐渐衰减到最终学习率为1e-5。在图像分割实验中,使用亚当优化器,固定学习率为1e-4。批量大小被设置为8,早期停止机制被用来在验证损失稳定...
[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 ...