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...
GQA-1具有单个组,因此具有单个Key 和 Value,等效于MQA。而GQA-H具有与头数相等的组,等效于MHA。 MQA优缺点:只使用一个键值头,虽大大加快了解码器推断的速度,但MQA可能导致质量下降,而且仅仅为了更快的推理而训练一个单独的模型可能是不可取的 GQA优点:通过折中(多于一个且少于查询头的数量)键值头的数量,使得...
原文:苏剑林. (May. 13, 2024). 《缓存与效果的极限拉扯:从MHA、MQA、GQA到MLA 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/10091代码:https://github.com/preacher-1/MLA_tutorial, 视频播放量 4087、弹幕量 0、点赞数 207、投硬币枚数 110、收藏人数 836
看表中2/3/4行对比,GQA的速度相比MHA有明显提升,而效果上比MQA也好一些,能做到和MHA基本没差距。文中提到,这里的MQA和GQA都是通过average pooling从MHA初始化而来,然后进行了少量的训练得到的。 下面是Llama2技术报告中做的MHA、MQA、GQA效果对比,可以看到效果确实很不错。 四、Multi-Head Latent Attention 在最...
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...
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。
- GQA进一步减少了缓存所需的量,将Q分组,每组共享同一套K、V。 - 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...
论文中还证明了流行的MHA、MQA、GQA都是TPA的特殊情况，用一个框架统一了现代注意力设计。用此方法训练...
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...