print(output.shape) # 输出形状应为 (64, 10, embed_size) 运行示例 运行上述代码,确保输出的形状为 (64, 10, 128),这表示输入序列的批量经过Multi-Query Attention后的结果,维度保持一致。 结论Multi-Query Attention通过共享查询、独立的键和值,显著降低了计算复杂度,特别是在长序列的场景中。本文提供了一个...
代码里使用矩阵乘法 matmul 来广播,使得每个头都乘以这同一个 tensor,以此来实现参数共享: def scaled_multihead_dot_product_attention( query, key, value, n_heads, multiquery=False, ): q = rearrange(query, 'b s (h d) -> b h s d', h=n_heads) # (1, 512, 768) -> (1, 8, 512,...
heads: Number of attention heads. attn_impl: Attention implementation to use ('triton', 'flash', or 'torch'). clip_qkv: Optional parameter to clip query, key, and value vectors. qk_ln: Optional Boolean flag to apply layer normalization to the query and key vectors. ...
key_layer,value_layer,attention_mask)在这里你可以看到query_layer没变化，key_layer、value_layer是变...
super(MultiHeadAttention,self).__init__() defforward(self,head,d_model,query,key,value,dropout=0.1,mask=None): """ :param head: 头数,默认 8 :param d_model: 输入的维度 512 :param query: Q :param key: K :param value: V
QKV 相乘(QKV 同源),QK 相乘得到相似度A,AV 相乘得到注意力值 Z 第一步实现一个自注意力机制 自注意力计算 python defself_attention(query, key, value, dropout=None, mask=None):d_k = query.size(-1)scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)# mask的操作在...
attention_output = attention_output.view(batch_size, -1, self.embed_dim) attention_output = self.fc_proj(attention_output) return attention_output ``` 其中,`embed_dim`表示词嵌入的维度,`num_heads`表示头部的数量。在`__init__`函数中,将输入的query、key和value通过线性变换关系进行融合,然后进行...
Multi Query Attention和 Group Query Attention的介绍和原理 多查询注意力(Multi Query Attention，MQA)和分组查询注意力(Group Query Attention，GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》中提出，旨在解决...
输入Query、Key、Value; 根据Query和Key计算两者之间的相关性/相似性(常见方法点乘、余弦相似度,一般用点乘),得到注意力得分; 对注意力得分进行缩放scale(除以维度的根号),再softmax归一化,再得到权重系数; 根据权重系数对Value值进行加权求和,得到Attention Value(此时的V是具有一些注意力信息的,更重要的信息更关注,...
多查询注意力(MultiQuery Attention,MQA)和分组查询注意力(GroupQueryAttention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《FastTransformer Decoding: One Write-Head is All YouNeed》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,但随着近...