2024年2月23日 · MHA（Multi-head Attention）是Google团队在 2017 年在Attention Is All You Need提出的一种 NLP 经典模型，首次提出并使用了 Self-Attention 机制，也就是 Multi Head Attention，是标准的多头注意力机制，有H个Query、Key 和 Value 矩阵。

在2019年，Shazeer 提出了一种称为多查询注意力（MQA，Multi-Query Attention）的多头注意力（MHA，Multi-Head Attention）的改进算法。 它提高了注意力计算的机器效率，同时只造成了较小的准确性降低。

Attention模块 是现在几乎所有大模型的核心模块，因此也有很多工作致力于提升注意力计算的性能和效果。 其中 MHA （Multi-Head Attention）、 MQA （Multi-Query Attention）和 GQA （Grouped-Query Attention）这一路线的思路和做法被很多主流模型所采用，因此简单地梳理一些这几个变体的思路和做法，以及会涉及到的 KV Cache 相关内容。 思路比较直白，但也有一些细节和原理值得思考。 当然针对Attention优化，也有很多其他优秀的方案和思路，如线性注意力 …

2024年7月12日 · 简单来说，MHA作为Tranformer模型中的一个模块，在训练中既要在需要将embedding，通过前向传播到下一层（可能是Layernorm），然后再在反向传播中，将输出O的梯度，通过O的线性层Q K V的线性层反向传播回输入端（embedding的梯度）。

2023年7月31日 · 文章探讨了Transformer模型中的注意力机制优化，主要介绍了MHA（多头注意力）、MQA（多查询注意力）和GQA（分组查询注意力）三种模式。MHA允许不同头的Key和Value独立，MQA共享Key和Value以减少参数，而GQA则是介于两者之间，通过分组来平衡效率与 …

2025年1月9日 · 内容概要：本文详细介绍了一种结合卷积神经网络（cnn）、双向门控循环单元（bigru）和多头注意力机制（mha）的混合模型，用于多变量时间序列预测。通过matlab实现了完整的数据预处理、模型构建、训练、评估和可视化...

2024年11月12日 · 本文将深入探讨三种重要的注意力机制变体：多头注意力 (MHA)、多查询注意力(MQA) 和分组查询注意力(GQA)，分析它们的演进历程、技术特点及应用场景。 1. 多头注意力（Multi-Head Attention，MHA） 1.1 起源与发展

gqa-h = mha：当组数等于头数（g = h）时，gqa 退化为 mha，每个查询头都有其唯一的键和值头。 对每个组中原始头部的键和值投影矩阵进行均值池化，以将MHA模型转换为 GQA 模型。

2024年3月5日 · 其中MHA（Multi-Head Attention）、MQA（Multi-Query Attention）和GQA（Grouped-Query Attention）这一路线的思路和做法被很多主流模型所采用，因此简单地梳理一些这几个变体的思路和做法，以及会涉及到的KV Cache相关内容。 思路比较直白，但也有一些细节和原理值得思考。 当然针对Attention优化，也有很多其他优秀的方案和思路，如线性注意力、FlashAttention和Sliding Window Attention等，这些在后续再开篇梳理。 （应一些朋友的要 …

2024年1月31日 · 多查询注意力(MQA)、分组查询注意力(GQA)是Transformer中多头注意力(MHA)的变种，它们大幅提高了解码器的推理效率，在LLaMA-2，ChatGLM2等大模型中有广泛使用，本篇介绍MQA、GQA的原理并分析其源码实现。