1、MHA、MQA、GQA区别。 大模型采用kv cache推理过程中,会保存前面序列计算出来的K和V,但随着序列增加K和V存储和计算量也会增加,MHA、MQA、GQA和MLA出发点都是为了减少与kv相关存储和计算。 Multi-head Attention:含多个独立头,各头对 Query、Key、Value 分别做线性变换后计算注意力并输出,最后整合,能从多子空...
MQA多查询注意力: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分组查询注意力:GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组,因...
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...
- MQA和GQA相比MHA在效果上稍有损失,但在推理加速和缓存消耗上更优。 - GQA是目前较好的方案,但仍有待进一步优化。 - 【12】"Are Sixteen Heads Really Better than One?"讨论了在Transformer模型中使用多个attention heads的有效性。 - 【13】"This post is all you need(上卷)——层层剥开Transformer"提供...
5. KV-Cache：在自回归模型中，利用已计算的key和value缓存，减少每一步生成时的计算开销。6. Multi-Query Attention：MQA通过共享K和V转换减少参数和操作数量，简化了多头注意力计算。7. Grouped-Query Attention：作为Multi-head和Multi-Query的折中方案，通过减少head的数量和复制K和V来优化计算效率。
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 ...
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 ...