GQA作为MHA和MQA的折中方案,它将查询头(query heads)分组,每组共享一个键和值,而不是所有头都共享。这样,GQA能够在减少计算量的同时,保持更多的多样性,从而在推理速度和模型精度之间取得平衡 。 GQA-1:一个单独的组,等同于 Multi-Query Attention (MQA)。 GQA-H:组数等于头数,基本上与 Multi-Head Attention ...
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...
4. 代码实现 以下是使用Python和NumPy实现Grouped-Query Attention的示例。 importnumpyasnpclassGroupedQueryAttention:def__init__(self,embed_size,heads,num_groups):self.heads=headsself.embed_size=embed_sizeself.num_groups=num_groupsself.head_dim=embed_size//headsassert(self.head_dim*heads==embed_size...
GQA(Grouped Query Attention) 多头注意力在解码、做预测下一个词的任务的时候性能不佳。因为每一个token在算多头注意力的时候都需要之前所有token已经产生的K、V向量来构成KV矩阵去计算,而之前所有token的Q向量都是不需要的(Q向量只用于计算自己的输出)。 但K与V矩阵都是中间结果而不是模型的权重,真正有用的是...
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
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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...
Added a n_kv_heads argument to allow having separate key/value heads from query heads. This can improve attention computation efficiency. Added repeat_kv function to repeat k/v projections to match number of query heads if n_kv_heads < n_heads. This enables the flexibility of having fewer ...
jainapurva added a commit to jainapurva/pytorch that referenced this pull request Aug 5, 2024 Grouped Query Attention (pytorch#132689) … 2f9dcfd Contributor facebook-github-bot commented Aug 6, 2024 This pull request was exported from Phabricator. Differential Revision: D60772086jain...
GQA(Grouped Query Attention) 多头注意力在解码、做预测下一个词的任务的时候性能不佳。因为每一个token在算多头注意力的时候都需要之前所有token已经产生的K、V向量来构成KV矩阵去计算,而之前所有token的Q向量都是不需要的(Q向量只用于计算自己的输出)。