而每个 head 又是由: query(Q),key(K),value(V) 3 个矩阵共同实现的。 既然这里把 Head 换成了 Query,那是不是就意味着只保留了 Query 矩阵呢? 保持这个猜想,我们来看看论文中是怎么解释的: 论文中对 Multi Query Attention 的解释 顺带吐槽一句,这篇论文写的着实不是很友好,例子里面很多地方变量没有给...
作者提出了Multi-Query Attention技术,加速了大模型推理。 Multi-Query Attention是Multi-Head Attention的变体,本篇跟随论文的思路,分析对比Multi-Head Attention和Multi-Query Attention的性能,最后根据一个demo实测一下效果。关于注意力机制的前置知识本文不再赘述,如有需要可参考之前写的GLM-4 (4) - SelfAttention。
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...
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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:...
key_layer,value_layer,attention_mask)在这里你可以看到query_layer没变化，key_layer、value_layer是...
TheMultiQueryAttentionclass is initialized with the following parameters: d_model: Dimensionality of the input. 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. ...
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...
First, we propose an $L$-query self-attention module that employs flexible window sizes for attention queries to capture collaborative signals. In addition, we introduce a multi-query self-attention method that balances the bias-variance trade-off in modeling user preferences by combining long and...