Multi Query Attention(MQA)和Multi Head Attention(MHA)只差了一个单词,就是从「Head」变成了「Query」。 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。 代码: classMultiheadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_mod...
2019年11月论文“Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need“,谷歌工作。 Transformer神经序列模型中使用的多头注意层,是RNN的替代。虽然整个序列的并行性让这些层的训练通常快速而简单,但由…
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...
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Multi-Query Attention 阅读笔记 《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:...
多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...
Attention是用query和每个key计算相似度,然后乘以value取出对应的值。最后的attention value是所有value_i的加权。当key非常多的时候,每个key都要读取相应的value,这和有些情况不符。在某些场景下,query只和少数几个key有关系,那么每个value都要取值并加权容易让attention的结果融入噪音。
Multi-head attention 本文基于《dive into deep learning》-pytorch 代码参考 《dive into deep learning》-pytorch multi-head attention 基本信息 我们可以会希望注意力机制可以联合使用不同子空间的key,value,query的表示。因此,不是只用一个attention pooling,query、key、value可以被h个独立学到的线性映射转换。最后...
这三个 attention block 都是 multi-head attention 的形式，输⼊都是 query Q 、key K 、value V 三个元素，只是 Q 、 K 、 V 的取值不同罢了。接下来重点讨论最核⼼的模块 multi-head attention（多头注意⼒）。multi-head attention 由多个 scaled dot-product attention 这样的基础单元经过 stack ...