了解了Multi-head和Multi-Query的思想后,Grouped-Query Attention就很好理解了,其实就是它们的一个折中方案,K和V的数量减少一些,但又不是只有一组这么少。 实现上其实就是K和V只需要几个head,然后通过repeat_kv复制多份得到维度和Q一样的tensor,从而能够进行注意力计算 xq, xk, xv = self.wq(x), self.wk(...
引言Multi-Query Attention(MQA)是自注意力机制的一种变体,它在多头注意力中使用共享的查询(Query)和独立的键(Key)及值(Value)。这种设计可以减少计算复杂度并提升效率,尤其在处理长序列时。 基本概念 在传统的多头自注意力中,每个注意力头都有自己独立的查询、键和值。而在Multi-Query Attention中: 所有头共享相...
self.num_attention_heads_per_partition = config.num_attention_heads # TODO true 多查询注意力 self.multi_query_attention = config.multi_query_attention # TODO qkv线性映射层到3*d self.qkv_hidden_size = 3 * self.projection_size if self.multi_query_attention: self.num_multi_query_groups_per...
其中multi_query_attention代表是否开启多查询注意力,multi_query_group_num代表分组数。 MQA和GQA仅涉及到注意力层,因此直接定位到SelfAttention的代码块 classSelfAttention(torch.nn.Module):def__init__(self,config:ChatGLMConfig,layer_number,device=None):super(SelfAttention,self).__init__()self.layer_num...
在Transformer模型领域,优化技术MQA(Multi-Query Attention)和GQA(Grouped Query Attention)因其提升推理速度的能力而备受关注。MQA最初由Noam Shazeer于2019年提出,特别值得关注的是它允许多个查询头共享一组键值头,这与传统的多头注意力机制中的一对一映射有着显著不同。这一创新通过减少内存访问并在Transformer模型(如...
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...
Motivation & Abs 增量推理对于MHA是非常慢的(难以并行),因为重复加载大的键/值会增大内存带宽的开销。为此作者提出了multi-query attention(MQA),其中不同注意力头共享相同的键和值,减小了增量解码的内存带宽要求。MQA可以大幅提升解码的速度,同时推理质
MQA（Multi Query Attention）与GQA（Group-Query Attention）都是Google提出的技术改进，旨在解决Transformer结构在生成文本时的内存与计算开销问题。MQA在2019年由谷歌老将Noam Shazeer提出，然而并未引起太大关注。直到最近，随着Falcon、Star Coder和Llama 2等模型的使用，MQA才重新受到关注。为什么MQA在提出...
FlashAttention是一种基于注意力机制的LLM推理优化技术,通过将softmax函数进行拆分并行计算,从而提高计算效率。该技术主要应用于大规模LLM模型中,可以将softmax函数进行拆分并行计算,从而提高计算效率。但需要注意的是,FlashAttention需要较大的显存开销,同时需要注意并行计算的稳定性和准确性。四、MQA(Multi-Head Attention...
MQA - Multi Query Attention Multi Query Attention 是一种多头注意力的变体，其中不同的注意力头共享键和值的集合，每个头仅保留各自的查询参数。这种设计大幅减少了显存占用，提高了模型的效率。MQA 可以通过微调已经训练好的模型来实现，仅需少量原始训练数据即可获得良好的效果。许多模型，如 Falcon、...