MQA是MHA的一种变体,也是用于自回归解码的一种注意力机制。,图1、图2很形象的描绘了MHA和MQA的对比,与MHA 不同的是,MQA 让所有的Head之间共享同样的一份 K 和 V 矩阵(意味K和V的计算唯一),只让 Q 保留了原始多头的性质(每个Head存在不同的转换),从而大大减少 K 和 V 矩阵的参数量以及KV Cache的显存...
LLama2的注意力机制使用了GQA,那么什么是GQA呢?和标准的MHA有什么区别呢? 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...
一、GQA模型的原理 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...
文字代码解读: https://bruceyuan.com/hands-on-code/hands-on-group-query-attention-and-multi-query-attention.html GitHub 链接: https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code 可以直接跑的 notebook: https://openbayes.com/console/bbruceyuan/containers/RhWOr6vTLN4 学习过程中需要用 GPU 的同学...
本文简单概率了多头注意力的演变历程,特别是从MHA向MQA、GQA,最终到MLA的变化理念,最后详细展开了对MLA的介绍。在本文中,MLA被视为GQA的一般化,它用投影矩阵的方式替代了GQA的分割、重复,并引入了一个恒等变换技巧来可以进一步压缩KV Cache,同时采用了一种混合方法来兼容RoPE。总的来说,MLA称得上是一种非常实用的...
本文回顾一下MHA、GQA、MQA,详细解读下MHA、GQA、MQA这三种常见注意力机制的原理。 图1 MHA、GQA、MQA一览 self-attention self-attention 在自注意力机制中,输入通常是一个统一的输入矩阵,而这个矩阵后续会通过乘以不同的权重矩阵来转换成三个不同的向量集合:查询向量Q、键向量K和值向量V。这三组向量是通过线性...
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...
一、GQA模型的原理 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、GQA模型的优势 相比于传统的注意力机制,GQA模型...
MHA_MQA_GQA 1.总结 在MHA(Multi Head Attention) 中,每个头有自己单独的 key-value 对;标准的多头注意力机制,h个Query、Key 和 Value 矩阵。 在MQA(Multi Query Attention) 中只会有一组 key-value 对;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...
MQA则是一种优化的注意力机制,它通过让所有头共享相同的键(keys)和值(values),减少了参数量和计算量,从而加快了推理速度,但可能会牺牲一些精度 。 GQA作为MHA和MQA的折中方案,它将查询头(query heads)分组,每组共享一个键和值,而不是所有头都共享。这样,GQA能够在减少计算量的同时,保持更多的多样性,从而在推理...