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 …
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
而小矩阵的运算非常耗费带宽与算力,因为每次计算都要把这个小矩阵移动到内存指定位置,这在Attention运行到后面,KV矩阵都很大的时候特别有效 GQA就是把多头注意力机制按照某一个数值将头Group起来,这样可以减少计算、减少缓存。 Q每次都要计算新的,因此没有Qcache,用完即抛...
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...
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Support for LLaMA-2 70B with Grouped-Query Attention OpenMOSS/CoLLiE#91 Open missflash commented Jul 29, 2023 Hi, I think this image is a good summary of GQA: As far as I understand GQA reduces cache sizes for keys and values by `n_heads / n_kv_heads` times. Because they have...
Grouped-Query Attention(分组查询注意力)是 Transformer 架构的改进型注意力机制,在多头注意力(MHA)和多查询注意力(MQA)之间取得平衡。通过分组共享键值投影,在保持模型容量的同时显著降低计算资源消耗。 ### 工作原理 给定输入向量 $Q$(查询)、$K$(键)和 $V$(值),GQA 将查询头分组处理: $$ \text{GroupedQu...
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)。 每个组的查询共享相同的权重。 这种设计可以减少计算量并提高模型的灵活性。 3. 计算步骤 输入向量: 输入序列通常表示为一个矩阵,形状为 (批次大小, 序列长度, 特征维度)。