一、Multi-Head Attention性能分析 1.Prefill Phase 如下是批量计算Multi-head Attention的方法,批量体现在1)多个序列,2)一个序列中的多个位置计算注意力,对应着大模型推理的Prefill阶段。 其中矩阵 X 是query部分的输入,通过与投影矩阵 Pq 相乘得到 Q ,矩阵 M 是key和value部分的输入,通过投影矩阵
def scaled_multihead_dot_product_attention( query, key, value, n_heads, multiquery=False, ): q = rearrange(query, 'b s (h d) -> b h s d', h=n_heads) # (1, 512, 768) -> (1, 8, 512, 96) kv_n_heads = 1 if multiquery else n_heads k = rearrange(key, 'b s (h ...
Transformer架构图 适用于Encoder Multi-Head Attention和Decoder的 Masked Multi-Head Attention importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,num_heads):super().__init__()assertd_model%num_heads==0,"d_model need be divided by num_heads"self....
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...
它只能用于Decoder架构的模型,这是因为Decoder有Causal Mask,在推理的时候前面已经生成的字符不需要与后面的字符产生attention,从而使得前面已经计算的K和V可以缓存起来。 图源来自知乎 目前的LLM(GPT)推理的过程是一个自回归的过程,也就是说前i次的token会作为第i+1次的预测数据送入模型,拿到第i+1次的推理token。
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…
这就有了Multi-Query Attention(MQA),即query的数量还是多个,而keys和values只有一个,所有的query共享一组。这样KV Cache就变小了。 GQA 但MQA的缺点就是损失了精度,所以研究人员又想了一个折中方案:不是所有的query共享一组KV,而是一个group的guery共享一组KV,这样既降低了KV cache,又能满足精度。这就有了...
近期在组内开展大模型相关研究,跟着华为大模型公开课系列从Transformer开始学起,从一个大模型小白的角度来进行学习,并写此文记录学习足迹。本节课在之前LLaMA的基础上,详解KVcache和multi-Query Attention。 …
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...
原文《Collaboration and Transition: Distilling Item Transitions intoMulti-Query Self-Attentionfor Sequential Recommendation》 Introduction 在序列推荐中,协同信号和过渡信号被用来识别用户的行为模式并推荐相关内容。SASRec是一种先进的序列推荐方法,但在捕获这两种信号方面的局限性也被揭示。在实验中,对比了SASRec与两个...