首先是transformer论文中提出，也是应用很广的MHA（Multi-HeadAttention），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 ，

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 …

多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）是对传统多头注意力机制（MHA）的一种扩展，它不仅关注于查询、键和值的显式计算，还通过引入 潜在空间 的表示来增强模型的表达能力。MLA的核心思想是通过在多个潜在空间中进行注意力计算，捕捉更为复杂和 ...

2025年1月18日 · MLA（Multi-head Latent Attention）是一种创新的注意力机制，旨在优化Transformer模型中的多头注意力（MHA）结构，特别是在推理阶段的效率和资源消耗方面。MLA是对传统多头注意力机制（MHA）的重要改进。

MHA、MQA、GQA、MLA架构图 1. MHA(Mutil-Head Attention) Mutil-Head Attention，源自2017年论文《Attention is All You Need》，将QKV在dim维度上进行分割为多个独立的head，每个head单独计算attention, 再将结果进行拼接。

2025年2月25日 · 多头注意力（MHA）是 Transformer 结构的核心组件之一，它的作用是： 让模型在不同的子空间（subspace）上学习不同的特征。 提高模型的 表达能力，使其能够关注输入序列的不同部分。 并行计算，提高计算效率。 MHA 的核心思想是将输入的 Query（查询）、Key（键）和 Value（值）分别投影到多个不同的头（head）上，每个头独立计算注意力，然后将多个头的结果拼接后投影回原始维度。 给定输入矩阵 X （形状为 s×d），MHA 计算如下： 线性变 …

2025年2月21日 · 在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中，多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 结构的核心。近年来，MHA 产生了多个变体，如和，这些改进主要用于提高计算效率和

2024年10月17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。 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 、键向量 和值向量 。 …

2024年12月8日 · 了解注意力机制变体，包括MHA（Multi-Head Attention）、MQA（Multi-Query Attention）和GQA（Group Query Attention）。 通过手写代码实现，探讨三种注意力机制的异同，以及GQA在推理性能优化方面的优势。

2024年3月26日 · 前面文章讲解了 Transformer 的关键模块 Positional Encoding（大家可以自行翻阅），本篇文章来讲解一下 Transformer 的最重要模块 Multi-Head Attention （MHA），毕竟 Transformer 的论文名称就叫 《Attention Is All You Need》。