Multi Query Attention和 Group Query Attention的介绍和原理_分组查询注意力

简介

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，但随着近几年Transformer和GPT成为生成式大模型的基座，MQA再次备受关注。另外，分组查询注意力(GQA)是MQA的更一般形式，于2023年提出，介于MQA和MHA之间，是模型预测表现和模型推理性能之间的一个折衷。

MQA原理简述

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个，而采用MQA的方式则整个模型包含28×32个Q矩阵，28×1个K矩阵，28×1个V矩阵。这种方法在提高推理效率的同时，也能够保持模型的性能。

GQA原理简述

GQA是MQA的更一般形式，它介于MQA和MHA之间，是模型预测表现和模型推理性能之间的一个折衷。GQA通过对查询进行分组，从而减少每个查询的计算量，提高推理效率。相比于MQA，GQA更加灵活，能够适应不同的模型结构和应用场景。

MQA和GQA的应用

MQA和GQA作为Transformer模型中的注意力机制变种，对提高模型推理效率和性能具有重要意义。在实际应用中，它们可以被广泛应用于各种领域，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等。例如，在自然语言处理领域，通过使用MQA和GQA，可以加速大规模语言模型的推理过程，提高模型的实时性和效率。在语音识别领域，这些技术可以帮助提高语音识别模型对长篇语音的处理速度和准确性。在计算机视觉领域，MQA和GQA也可以用于加速图像处理和分析的过程，提高模型的实时性和性能。

MQA和GQA的未来展望

随着人工智能技术的不断发展，MQA和GQA作为Transformer模型的改进技术，将在未来发挥更加重要的作用。随着模型规模的不断扩大和应用场景的不断丰富，对模型推理效率和性能的要求也将越来越高。MQA和GQA作为提高模型推理效率的重要手段，将在各个领域得到更广泛的应用和深入的研究。同时，随着对模型解释性和可解释性的要求不断增加，MQA和GQA也有望在这方面发挥更重要的作用，帮助人们更好地理解模型的推理过程和决策依据。

综上所述，MQA和GQA作为Transformer模型中的注意力机制变种，对提高模型推理效率和性能具有重要意义。它们的应用前景广阔，将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用。希望未来能够看到更多关于MQA和GQA的研究成果和应用案例，为人工智能技术的发展和应用带来更多的创新和进步。