2025年2月11日 · 在 MQA（Multi Query Attention） 中只会有一组 key-value 对；多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是，MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩 …

DeepSeek V3 的大火，让我深入学习了MLA的结构、原理和公式，借此，重新整理下相关的MHA、MQA、GQA和MLA这一脉络。 首先是transformer论文中提出，也是应用很广的MHA（M ulti- H ead A ttention），多头注意力机制。 其相当于多个单头注意力的拼接，对于 LLAMA2-7b 有 h=4096,n=32,d_k=d_v=128 ， LLAMA2-70b 则是 h=8192,n=64,d_k=d_v=128. 问题：在 推理 过程中，随着输入文本的不断增多，每次都要计算历史的QKV矩阵，为了更好的用户体验（加 …

2024年8月1日 · MQA (Multi-Query Attention) 是Google团队在2019年提出的，是MHA (Multi-head Attention，多头 注意力机制)的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。 传统的MHA是将输入划分为多个Head，并为每个Head独立计算注意力。 在MHA中的，Q、K、V会根据每个head做不同的转换（模拟：每个Head都有自己的感知域/parameter sets，可以独立学习输入中的不同特性）。 这在Head数量较多时候可能会存在计算密集的问题。

2023年7月31日 · MQA，全称 Multi Query Attention, 而 GQA 则是前段时间 Google 提出的 MQA 变种，全称 Group-Query Attention. MQA 提出时间挺早的，是 Noam Shazeer 这位谷歌老炮 19 年提出的。

多查询注意力（Multi-Query Attention, MQA） 是一种改进的注意力机制，旨在减少传统多头注意力机制（MHA）中的计算和内存开销，特别是在推理阶段，它通过优化键（Key）和值（Value）的存储方式来提升效率。

2025年2月25日 · 分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。

多查询注意力机制 (MQA) 是 Transformer 中使用的传统多头自注意力机制(MHA)的一种变体。在传统的多头注意力机制中，每个注意力头都使用自己的一组查询、键和值，这可能需要大量计算，尤其是在注意力头数量增加的情况下。

Student assessment is a crucial aspect of quality assurance because it drives students learning if planned, conducted and reported appropriately. It is important to measure the achievement of learning outcomes. It is also important because the results of assessment form the basis in awarding qualifications.

Cognitive Domain (thinking, knowledge) Application Definition: Analysis Definition: Understands both the content and structure of material Sample Verbs: analyze categorize compare contrast differentiate discriminate outline Synthesis Definition. Formulates new structures from existing knowledge and skills.

2024年11月14日 · 本文回顾一下MHA、GQA、MQA，详细解读下MHA、GQA、MQA这三种常见注意力机制的原理。 图1 MHA、GQA、MQA一览. self-attention. 在自注意力机制中，输入通常是一个统一的输入矩阵,而这个矩阵后续会通过乘以不同的权重矩阵来转换成三个不同的向量集合：查询向量Q、键向量K和值向量V。 这三组向量是通过线性变换方式生成： 1.查询向量 (Q): Q=XW Q. 2.键向量 (K): K=XW K. 3.值向量 (V): V=XW V. W Q ，W K 和W V 是 可学习的权重矩阵，分 …