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...
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。
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...
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。
(18):116-119.Abstract:Inrecentyears,theskylinequeryhasreceivedmoreandmoreattention.Thisisbecauseofitsimportanceinmanyap-plicationsinvolvingdatabasevisualizationmulti-criteriadecisionmaking,dataminingandsoon.Mostofthepreviousworkshaveputtheirattentiononprocessingskylinequeriesoncentralizeddatasetswhichiscalledcentralized...
具体是通过一个训练进行关键词提取和摘要生成的多任务学习框架;通过双注意和双复制机制对指针生成网络进行扩展,实现了输入语句和关键词的语义集成,实现输入语句和关键词的双向复制; 主要贡献点: 使用基于关键词引导的方法,获得了更优化的上下文句子潜在表示的语义编码器; 通过双attention和双copy机制能动态的获得输入句子...
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...
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...
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...
结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了计算机研究界的高度关注。 2. Structural join is the core operation in XML query processing, and catches the research community抯 attention. 结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了研究界的关注。 更多例句>> 补充...