MHA/MQA/GQA区别 MHA(Multi-head Attention)是标准的多头注意力机制,h个Query、Key 和 Value 矩阵。 MQA(Multi-Query Attention,Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need)是多查询注意力的一种变体,也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是,MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和...
具体来说,GQA通过分组的方式,减少了需要缓存的键和值的数量,从而减少了内存的使用,同时由于不是所有头都共享键和值,它能够比MQA更好地保持MHA的多样性和精度 。例如,如果GQA使用2个头的键和值,那么每个组包含4个查询头,这样在保持速度的同时,精度损失会比MQA小 。 此外,GQA的实现并不复杂,可以通过对现有MHA模...
具体来说,GQA通过分组的方式,减少了需要缓存的键和值的数量,从而减少了内存的使用,同时由于不是所有头都共享键和值,它能够比MQA更好地保持MHA的多样性和精度 。例如,如果GQA使用2个头的键和值,那么每个组包含4个查询头,这样在保持速度的同时,精度损失会比MQA小 。 此外,GQA的实现并不复杂,可以通过对现有MHA模...
与MHA不同的是,MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份 Query 参数,从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。 GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组...
具体来说,GQA通过分组的方式,减少了需要缓存的键和值的数量,从而减少了内存的使用,同时由于不是所有头都共享键和值,它能够比MQA更好地保持MHA的多样性和精度 。 例如,如果GQA使用2个头的键和值,那么每个组包含4个查询头,这样在保持速度的同时,精度损失会比MQA小 。此外,GQA的实现并不复杂,可以通过对现有MHA模...