大模型面经—GQA（Grouped Query Attention）和MHA、MQA的区别及代码

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技术总结专栏 作者：喜欢卷卷的瓦力 本篇介绍分组查询注意力机制。 在大模型技术中，GQA（Grouped Query Attention）是一种注意力机制，它介于MHA（Multi-Head Attention）和MQA（Multi-Query Attention）之间，旨在结合两者的优点， 以实现在保持MQA推理速度的同时接近MHA的精度 。 MHA是一种基础的注意力机制，它通过将输入分割成多个头（heads）来并行计算注意力，每个头学习输入的不同部分，最终将结果合并，以捕获序列的不同方面信息 。 MQA则是一种优化的注意力机制，它通过让所有头共享相同的键（keys）和值（values），减少了参数量和计算量，从而加快了推理速度，但可能会牺牲一些精度 。 GQA作为MHA和MQA的折中方案， 它将查询头（query heads）分组，每组共享一个键和值，而不是所有头都共享 。这样，GQA能够在减少计算量的同时，保持更多的多样性，从而 ………………………………