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...
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...
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 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...
3.2 Grouped Vector Attention Attention groups将值向量\boldsymbol{v} \in \mathbb{R}^c的通道均匀地分成g组(1 \leq g \leq c)。权重编码层输出一个具有g个通道而不是c个通道的分组注意力向量。在相同的注意力组中,v的通道共享相同的标量注意力权重。数学上表示为\boldsymbol{w}_{i j}=\omega\left(...
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...