大模型学习-GQA、MQA、MHA_大模型的mqa是什么

注意力机制的核心概念在于把不同的重要性赋予输入的不同部分。

MHA（multi-head attention）

MAH由多个平行的自注意力层组成，每个层都可以关注到输入的不同部分。而每个注意力头都有自己的感知域，可以独立学习输入中的不同特性。然后，将所有头的输出拼接后，通过一个liner，得到最终输出。MHA的优势在于能够同时捕获输入数据的多个不同特性。事实上，不同的”头“可以分别专注于词序列的不同方面，语义、语法

MQA（multi-query attention）

MQA是MHA的变体，不同的是MQA让所有的头之间共享同一份Key和Value矩阵，每个头只单独保留一份query参数，从而大大减少了Key和Value矩阵的参数量，以此达到提升推理速度，但是会带来精度的损失。

GQA（group-query attention）

GQA将查询头分成G组，对于query是每个头单独保留一份参数，每个组共享一个key和value矩阵。从 MHA 到 MQA 将 H 键和值头减少到单个键和值头，减少了键值缓存的大小，因此需要加载的数据量 H 倍。但是能够保持多样性，在推理速度和模型精度之间取得了平衡。

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