Grouped Query Attention则在两者之间权衡,把Q向量分组,一组Q使用一个KV向量,使得KV向量数量适中。下图是三种方法的示意图。 Grouped Query Attention示意图 预训练 预训练阶段模型学习现实世界的通用知识,用大量的文本进行背书训练。LlaMa2用BPE切词,使用了2万亿token的文本进行预训练。包含了大量的公开文本,不包含Meta...
Grouped-Query Attention:对于更大参数量、更大的 context length、更大的 batchsize 来说,原始的MHA(multi-head attention)的内存占用会更高(因为在计算时要缓存pre token的K、V矩阵)。MQA(multi-query attention)让所有的 head 共享 1 个 KV projection 矩阵;GQA(grouped-query attention )使用 8 个 KV proje...
在Attention的实现上,Llama 2 30B以上的模型采用了分组查询注意力机制(Grouped-Query Attention,GQA),见图5和图6。 图6: Llama 2使用GQA[2] 自回归模型的解码通过缓存序列先前标记的键(K)值(V)对来加速注意力的计算。然而随着Batch Size和上下文窗口的增大,多头注意力模型(Multi-head Attenrion,MHA)的内存成本...
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
通过引入 "grouped query attention",模型可以更好地捕捉到不同轮次之间的信息流动和上下文关联,从而更准确地理解和生成响应。总之,"grouped query attention" 是一种注意力机制的变种,用于处理多组查询之间的交互,特别适用于多轮对话理解等场景,有助于提高模型的上下文理解和信息交互能力。
LLaMA2具体的模型信息如下：LLaMA2的训练信息 所有模型都使用全局批量大小为4M tokens进行训练。更大的700亿参数模型使用Grouped-Query Attention（GQA）来提高推理可扩展性。LLaMA2的训练时间为2023年1月至2023年7月。且是一个纯文本模型，仅接受文本输入和文本的输出。预训练过程中，Meta估计使用了总计33万GPU小时的...
Grouped Query Attention:在常规的注意力机制中,我们通常将一个查询与一组键(key)和值(value)进行匹配,以便在执行各种任务(如翻译、问答等)时聚焦于相关信息。而在 "grouped query attention" 中,将多个查询作为一个组一起进行处理,从而引入了查询组之间的交互。这种注意力机制的一个应用场景是在多轮对话理解中,...
Llama 2和初代模型相比,仍然延续Transformer’s decoder-only架构,仍然使用Pre-normalization、SwiGLU激活函数、旋转嵌入编码(RoPE),区别仅在于前述的40%↑的训练数据、更长的上下文和分组查询注意力机制(GQA, Grouped-Query Attention)。 Group-Query Attention ...
3）Grouped-query attention （GQA）：LLaMA 2支持GQA,允许在多头注意力（MHA）模型中共享键和值投影，...
增加了 500B 的 pre-training 数据 使用了 Grouped Query Attention （GQA）根据以上结果，我们可以做...