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...
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...
简介 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...
与Multi-Head Attention的Θ(nd+1b)相比,Multi-Query Attention结果的第二项ndh仅为nd的1h,也就是Θ(1d+ndh+1b)的前两项控制的不错;因此只要增大批量大小b就能够突破memory bandwidth bound瓶颈,提供不错的加速效果。 总结 通过分析计算复杂度和内存访问复杂度的方式,确认了Multi-Head Attention在Decode阶段memo...
multi query attention 如何在机器翻译中应用 机器翻译实现 一. 原理介绍 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),即双语评估替补。所谓替补就是代替人类来评估机器翻译的每一个输出结果。Bleu score 所做的,给定一个机器生成的翻译,自动计算一个分数,衡量机器翻译的好坏。取值范围是[0, 1],越接近1,表明翻译质量越好...
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个人觉得当然可以，在自然语言处理任务中，GPT 模型通常使用注意力机制来进行建模。multi-query attention ...
《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》 核心贡献:优化 multi-head attention 为文中命名的 multi-query attention,减少多head相关运算,不降低精度 且 大幅提升解码速度。 具体对比如下: multi-head attention: multi-query attention:...
GQA的动机主打的是MQA（multi query attention）会导致quality degradation，我们不希望仅仅是推理快，而且...
TheMultiQueryAttentionclass is the core component of this package and provides an implementation of the Multi-Query self-attention mechanism. Initialization TheMultiQueryAttentionclass is initialized with the following parameters: d_model: Dimensionality of the input. ...