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...
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...
MQA的原理很简单，它将原生Transformer每一层多头注意力的Key线性映射矩阵、Value线性映射矩阵改为该层下所有头共享，也就是说K、V矩阵每层只有一个。举例来说，以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个注意力头，输入维度从4096经过Q、K、V矩阵映射维度为128，若采用原生多头注意力机制，则Q、K、V矩阵各有28×32...
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...
77、Llama源码讲解之GroupQueryAttention和KV-cache deep_thoughts· 7-5 358406:47 IGC #[7]2 - Points Incremental Rewritten (2024.7.8) -Finitition-· 7-11 2927523:50 【空间的律动】批量插值工具箱Batch Interpolation v0.1.2使用说明 空间的律动· 2021-3-27 1746238:58:19 Applied Group Theory (Spri...
My project about a custom AI architecture. Consist of cutting-edge technique in machine learning such as Flash-Attention, Group-Query-Attention, ZeRO-Infinity, BitNet, etc. - akbar2habibullah/Homunculus-Project
🐛 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...
针对您遇到的 NotFoundError: key bert/encoder/transformer/group_0/inner_group_0/attention_1/self/query/kernel not found in checkpoint 错误,这个问题通常与模型加载过程中,checkpoint文件中缺少某些期望的key有关。以下是一些可能的解决步骤和考虑因素,我将按照您提供的tips进行说明: 1. 检查模型加载代码是否正...
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(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...