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...
LLM 最初采用的注意力机制是 MHA(Multi-Head Attention),为了减少模型推理时的 KV Cache 开销,后续出现了一系列其他形式的多头注意力机制,比较常用的有以下几种: MQA(Multi Query Attention) GQA(Group Query Attention) MLA(Multi Head Latent Attention) 本人学习上述不同注意力机制之前存在的疑问是: 模型推理...
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...
1. 标准多头注意力机制(MHA)回顾 在深入探讨多头潜在注意力机制(MLA)之前,我们先回顾标准的多头注意力机制(MHA)。MHA是Transformer模型的核心组成部分,其计算过程如下: 假设: $ D $:embedding的维度 $ N_H $:注意力头数 $ D_H $:每个头的维度
🔍 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...
随着研究的深入,研究人员发现单一的注意力头(head)在处理复杂任务时存在局限性,因此多头注意力机制(MHA, Multi-Head Attention)应运而生。MHA通过并行处理多个注意力头,使得模型能够在不同的子空间中捕捉到更多样化的特征,从而显著提升了其表达能力。这一创新不仅在理论上具有重要意义,更在实际应用中展现出卓越的性能...
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...
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。
GQA模型是一种介于MHA和MQA之间的注意力机制。当GQA-1具有单个组时,它等效于MQA;而当GQA-H具有与头数相等的组时,它等效于MHA。GQA模型将查询头分成G组,每个组共享一个Key和Value矩阵。这种设计可以减少参数数量,提高模型的效率和泛化能力。 二、...