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...
与Multi-Head Attention的Θ(nd+1b)相比,Multi-Query Attention结果的第二项ndh仅为nd的1h,也就是Θ(1d+ndh+1b)的前两项控制的不错;因此只要增大批量大小b就能够突破memory bandwidth bound瓶颈,提供不错的加速效果。 总结 通过分析计算复杂度和内存访问复杂度的方式,确认了Multi-Head Attention在Decode阶段memo...
个人觉得当然可以，在自然语言处理任务中，GPT 模型通常使用注意力机制来进行建模。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...
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。
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...
self.head_dim)attn_output=F.scaled_dot_product_attention(query_layer_,key_layer_,value_layer_,...
ChatGLM2也是用这个，推理速度加快41.7%，最重要的是降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用。6GB ...
从字面上看,Multi Query Attention(MQA) 和 Multi Head Attention(MHA)只差了一个单词, 就是从「Head」变成了「Query」。 我们知道,在 transformer 中是包含若干个注意力头(head)组成的, 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...
原文《Collaboration and Transition: Distilling Item Transitions into Multi-Query Self-Attention for 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...