引言Multi-Query Attention(MQA)是自注意力机制的一种变体,它在多头注意力中使用共享的查询(Query)和独立的键(Key)及值(Value)。这种设计可以减少计算复杂度并提升效率,尤其在处理长序列时。 基本概念 在传统的多头自注意力中,每个注意力头都有自己独立的查询、键和值。而在Multi-Query Attention中: 所有头共享相...
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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...
MQA的原理很简单，它将原生Transformer每一层多头注意力的Key线性映射矩阵、Value线性映射矩阵改为该层下所有头共享，也就是说K、V矩阵每层只有一个。举例来说，以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个注意力头，输入维度从4096经过Q、K、V矩阵映射维度为128，若采用原生多头注意力机制，则Q、K、V矩阵各有28×32...
attention 算是一种改进的注意力机制，可以在处理多个查询时提高模型的性能。因此，使用 multi-query ...
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:...
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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...
Multi-head attention consists of multiple attention layers (heads) in parallel with different linear transformations on the queries, keys, values and outputs. Multi-query attention is identical except that the different heads share a single set of keys a
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. ...