Google在2023年发表的一篇关于Transformer Attention的论文,整体论文写的清晰易读,思想简单但很好用。论文名字简写是GQA,但实际分别代表了两种缩写: 1. Generalized Multi Query Attention 2. Grouped Query Attention 2. 详细介绍 2.1 通用Multi-Query Attention 在之前的Multi-Query Attention【 MQA 】方法中只会保留一...
在大模型技术中,GQA(Grouped Query Attention)是一种注意力机制,它介于MHA(Multi-Head Attention)和MQA(Multi-Query Attention)之间,旨在结合两者的优点,以实现在保持MQA推理速度的同时接近MHA的精度。 MHA是一种基础的注意力机制,它通过将输入分割成多个头(heads)来并行计算注意力,每个头学习输入的不同部分,最终将...
在大模型技术中,GQA(Grouped Query Attention)是一种注意力机制,它介于MHA(Multi-Head Attention)和MQA(Multi-Query Attention)之间,旨在结合两者的优点,以实现在保持MQA推理速度的同时接近MHA的精度。 MHA是一种基础的注意力机制,它通过将输入分割成多个头(heads)来并行计算注意力,每个头学习输入的不同部分,最终将...
Grouped-Query Attention (GQA)原理及代码介绍---以LLaMa2为例介绍了Grouped-query attention(GQA)、Multi-head attention(MHA)、Multi-queryattention(MQA)等代码链接:https://github.com/facebookresearch/llama论文链接:https://arxiv.org, 视频播放量 5368、弹幕量 1
根据GQA的定义，GQA-1等同于MQA，即所有Multi-head attention共享一对K、V，而GQA-H等同于传统的MHA，即保持原Multi-head attention数量不变。由此，GQA介于MQA与MHA之间，旨在通过更灵活的共享策略，实现更高的推理效率与更低的内存消耗。相较于MQA，GQA的提出得益于实验结果的验证，其展现出优于MQA的...
The open source implementation of the multi grouped query attention by the paper "GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints" - kyegomez/MGQA
grouped-query-attention-pytorch (Unofficial) PyTorch implementation of grouped-query attention (GQA) from GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints Includes: scaled dot-product attention with GQA support. (See: scaled_dot_product_gqa usage) GQA multi-head att...
MAG-Net: Multi-fusion network with grouped attention for retinal vessel segmentationdoi:10.3934/mbe.2024086Yun JiangJie ChenWei YanZequn ZhangHao QiaoMeiqi WangMathematical Biosciences & Engineering
groupedpyspark # PySpark中的分组操作 在大数据处理中,数据的分组是一项重要的操作。在PySpark中,我们可以使用`groupby`函数来对数据进行分组。本文将介绍PySpark中的分组操作,并提供一些代码示例来帮助读者理解和使用该功能。 ## 什么是分组操作? 在数据处理中,分组操作是将数据根据指定的条件进行划分的过程。通过分组...
于是MQA(Multi query attention)和GQA(Grouped query attention)就应运而生,那二者区别是什么呢? 还是回到第一张图,其实很简单,主要思想就是:将K、V共享 MQA:Multi-head attention中的所有Q保留,但仅共用一对K、V GQA:对原来Multi-head attention进行分组,各组中的Q共用一对K、V 用GQA原文: GQA-1等价于MQA...