MQA的原理很简单，它将原生Transformer每一层多头注意力的Key线性映射矩阵、Value线性映射矩阵改为该层下所有头共享，也就是说K、V矩阵每层只有一个。举例来说，以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个注意力头，输入维度从4096经过Q、K、V矩阵映射维度为128，若采用原生多头注意力机制，则Q、K、V矩阵各有28×32...
GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。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...
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...
简介 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...
导入如果你看GPT系列的论文,你学习到的self-attention是 Multi-Head Attention(MHA)即多头注意力机制, MHA 包含h个Query、Key 和 Value 矩阵,所有注意力头(head)的 Key 和 Value 矩阵权重不共享。这个机制已经…
MultiQueryAttention (MQA) [Used in Falcon LLM] and GroupedQueryAttention (GQA) [Used in Llama 2 LLM] are alternatives to MultiHeadAttention (MHA) but they are a lot faster. Here's the speed comparison in my naive implementation, ===...
MultiQueryAttention (MQA) [Used in Falcon LLM] and GroupedQueryAttention (GQA) [Used in Llama 2 LLM] are alternatives to MultiHeadAttention (MHA) but they are a lot faster. Here's the speed comparison in my naive implementation, === TensorFlow - GPU === Attention : 0.004 sec Multi...
一般的multi head attention 的qkv的头的数量都一样，而multi query attention的q的头数量保持不变，k...
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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...