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...
# Multi Head Attentionself.Wqkv=nn.Linear(# 【关键】Multi-Head Attention 的创建方法self.d_model,3*self.d_model,# 有 query, key, value 3 个矩阵, 所以是 3 * d_modeldevice=device)query,key,value=qkv.chunk(# 【关键】每个 tensor 都是 (1, 512, 768)3,dim=2)# Multi Query Attentions...
为了平衡偏差-方差权衡,我们提出了一种名为Multi Query Self Attention (MQSA)的方法,该方法结合了Short Query Self Attention (SASRec)(L=1,类似于SASRec)与Long Query Self Attention(L较大)使用一个超参数\alpha。 \tilde{\mathbf{e}}_t=\alpha\cdot\tilde{\mathbf{e}}_t^{short}+(1-\alpha)\cdot\t...
ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention实现高效的 Attention 计算,如果 PyTorch 版本较低则会 fallback 到朴素的 Attention 实现,出现显存占用高于上表的情况。 量化对模型性能的影响如下,基本在可接受范围内。
self.head_dim)attn_output=F.scaled_dot_product_attention(query_layer_,key_layer_,value_layer_,...
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…
与Multi-head Attention相比,Query还是多个头,KV变成一个头,节省了很多计算量。模型的精度会稍微降低一点,但是推理速度会快很多。 Grouped-query Attention是multi-head和multi-query方案的折中。模型精度高于multi-query,速度优于multi-head。LLaMA2在34B和70B的模型上使用了Grouped-Query Attention。
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Pk和Pv得到K和V;根据点积注...
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...