1、多头注意力机制(MHA) 多头注意力机制(Multi-Head Attention, MHA)是Transformer架构的核心组件,用于并行处理输入序列中的不同特征子空间。其主要特点如下: 并行计算:将输入分割为多个注意力头(heads),每个头独立计算注意力权重,然后将结果拼接并线性变换。 计算复杂度:MHA的计算复杂度为O(n²),其中n为序列长度...
MHA 多头注意力机制公式 多头注意力机制的核心是对输入执行多次缩放点积注意力 (Scaled Dot-Product Attention),然后将结果拼接并变换为输出: 1. 缩放点积注意力公式 对于单头的点积注意力,公式如下: Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V 其中: Q∈Rtq×dk :查询向量( Query)。 K∈Rtk×dk :键向量( ...
MoBA(混合注意力机制)和MHA相比有哪些进步? DeepSeek 发布了一篇新论文,提出了一种改进版的注意力机制 NSA,即Native Sparse Attention,可以直译为「原生稀疏注意力」;但其实就在同一天,月之暗面也发布了一篇主题类似的论文,提出了一种名为 MoBA 的注意力机制,即 Mixture of Block Attention,可以直译为「块注意力...
多头注意力(Multi-Head Attention,MHA)是Transformer模型架构中的一个核心组件,它允许模型在处理输入序列时能够同时关注来自不同位置的不同表示子空间的信息。 MHA通过将输入向量分割成多个并行的注意力“头”,每个头独立地计算注意力权重并产生输出,然后将这些输出通过拼接和线性变换进行合并以生成最终的注意力表示。 下...
多头注意力MHA 分组查询注意力GQA 多查询注意力MQA LLaMA2 ChatGLM2 Mistral Google Gemini Google gemma2 第一部分 多头注意力 // 待更 第二部分 ChatGLM2之多查询注意力(Muti Query Attention) 2.1 MQA的核心特征:各自Query矩阵,但共享Key 和 Value 矩阵 多查询注意力(Muti Query Attention)是 2019 年Googl...
🔍 注意力机制是深度学习中的一颗璀璨明珠,它允许模型在处理输入时,能够“聚焦”在关键信息上。让我们一起来探索几种经典的注意力机制,看看它们是如何工作的。📚 MHA(Multi-Head Attention)是注意力机制的基础版,它将输入数据分割成多个“头”,每个头并行处理,专注于学习输入的不同部分。最后,这些头的输出被合并...
至于更多,详见此文:一文通透各种注意力:从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA。 这些方案的问题是什么呢?在于: 第一类方案并没有从根本上改变KV Cache占用空间巨大的问题。 而第二类方案中的MQA虽然较大降低了KV cach...
MHA通过并行处理多个注意力头提升了模型表达能力;MQA简化了计算复杂度;GQA则进一步提高了计算效率和并行性。而DeepSeek MLA引入了多层次结构,显著增强了模型对复杂任务的理解与处理能力。 > > ### 关键词 > 注意力机制, 深度学习, MHA演变, 模型思想, DeepSeek ## 一、注意力机制的起源与基础 ### 1.1 注意...
本文探讨了DeepSeek-R1在多头注意力机制(MHA)到多头潜在注意力(MLA)迁移中的创新技术,详细介绍了MHA2MLA微调方法及其在降低计算成本和内存占用方面的显著效果。
1. 稀疏注意力：如窗口注意力、Sparse transformer和Longformer，这些方法通过考虑局部信息来避免全局注意力计算，同时保持对序列相关性的关注。2. 矩阵分解：通过假设注意力矩阵是低秩的，可以将其分解为更小的矩阵，从而提高计算效率。Linformer通过实验证明了通过奇异值分解和Johnson-Lindenstraus引理，可以使用...