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...
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
1. 引言 Grouped-Query Attention(GQA)是对传统自注意力机制的一种改进。在GQA中,查询被分为不同的组,每个组共享相同的查询。这种设计旨在提高模型的计算效率,同时保持足够的表达能力,尤其在处理长序列时。 2. 基本概念 在Grouped-Query Attention中: 查询(Q)被分为多个组,每个组有自己的键(K)和值(V)。 每...
Grouped-Query Attention 老黄说AI 1 人赞同了该文章 背景 transformer结构中encoder部分是可以并行计算的,但是decoder中由于有Mask,使得当前位置的Q与包括当前在内前面所有的K、V都有关系,这也导致decoder并不是真正意义上的完全并行计算。随着LLM的涌喷式爆发,参数都可以达到T级别(万亿),这将极大消耗RAM(内存)的占...
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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的性能。通过GQA，不仅提升了模型推理速度，还有效降低了对RAM的依赖，为大模型的高效运行提供了可能。
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 ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Grouped Query Attention · pytorch/pytorch@082d0b8