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...
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...
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...
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...
GQA-1:一个单独的组,等同于 Multi-Query Attention (MQA)。 GQA-H:组数等于头数,基本上与 Multi-Head Attention (MHA) 相同。 GQA-G:一个中间配置,具有G个组,平衡了效率和表达能力。 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...
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变换方式生成: 1.查询向量 (Q): Q=XWQ ...
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...
三种注意力机制的q向量都是相同的,区别在于k和v向量 MHA:每1个q 对应 每1个 k和v MQA:全部(多个)q 对应 唯一的1个 k和v GQA:多个q 对应 多个k和v (k,v 的数量小于q) MQA和GQA相比MHA降低了模型参数量和计算量,也大幅减少了kv-cache的显存占用空间 ...