Grouped-Query Attention (GQA)原理及代码介绍---以LLaMa2为例介绍了Grouped-query attention(GQA)、Multi-head attention(MHA)、Multi-queryattention(MQA)等代码链接:https://github.com/facebookresearch/llama论文链接:https://arxiv.org, 视频播放量 5368、弹幕量 1
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...
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3.query attention框架以及一些小trick 其实看过DIN源码的应该都知道,DIN中的target attention其实是几种attention的结合(加法attention,乘attention),使得信息损失最小,以下是这部分源码的注释: defattention(queries,keys,keys_length):'''queries: shape: [B, H], 即i_embkeys: shape: [B, T, H], 即h_em...
文字代码解读: https://bruceyuan.com/hands-on-code/hands-on-group-query-attention-and-multi-query-attention.htmlGitHub 链接: https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code可以直接跑的 notebook: https://openbayes.co, 视频播放量 9544、弹幕量 15、点赞数 3
attention计算,「query」,「key」和「value」的名称也暗示了整个attention计算的思路。 类比到一个数据库查询+预测的例子。 假设我们现在有一个“文章-阅读量”数据库,记录了每篇文章在发布30天内的阅读量。每...
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...
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...
importtorchfromgrouped_query_attention_pytorch.attentionimportscaled_dot_product_gqa# shapes: (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim)query=torch.randn(1,256,8,64,device="cuda",dtype=torch.float16)key=torch.randn(1,128,2,64,device="cuda",dtype=torch.float16)value=torch.randn(1,128,2...
根据GQA的定义，GQA-1等同于MQA，即所有Multi-head attention共享一对K、V，而GQA-H等同于传统的MHA，即保持原Multi-head attention数量不变。由此，GQA介于MQA与MHA之间，旨在通过更灵活的共享策略，实现更高的推理效率与更低的内存消耗。相较于MQA，GQA的提出得益于实验结果的验证，其展现出优于MQA的...