GQA(Grouped Query Attention):分组注意力机制的原理与实践《一》

GQA(Grouped Query Attention )是近年来在大语言模型中广泛应用的一种注意力机制优化方法,最初由 Google 在 2023 年提出。它是对 Multi-Query Attention (MQA) 的扩展,旨在平衡模型性能与计算效率。


🌟 GQA 是什么?

简单定义:

GQA 是一种将查询头(Query Heads)分组,并共享键(Key)和值(Value)头的注意力机制变体

它试图在 标准的多头注意力(MHA)多查询注意力(MQA) 之间找到一个折中点:

注意力类型 Query Heads Key/Value Heads 共享情况
MHA 多个 多个 不共享
GQA 多个 少于 Query 的多个 分组共享
MQA 多个 1 完全共享

🧠 原理详解

1. 回顾标准 Multi-Head Attention (MHA)

在标准的 Transformer 中:

  • 每个 token 的 QKV 都是由输入线性变换得到。
  • 如果有 H 个 attention heads,则每个 head 都有自己的 QKV 向量。

公式如下:

Q = X W Q , K = X W K , V = X W V Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V Q=XWQ,K=XWK,V=XWV

其中 W_Q, W_K, W_V 是可学习参数。

每个 head 的 Q/K/V 是从这些矩阵中切出来的。


2. 引入 GQA:Query 分组 + Key/Value 共享

在 GQA 中:

  • Query heads 被分成若干组(比如 4 组)
  • 每组共享一组 Key 和 Value 向量(即每组对应一个 K 和 V)

例如:

  • 总共 32 个 query heads
  • 分成 4 组,每组 8 个 heads
  • 每组使用相同的 Key 和 Value 向量
  • 所以只需要 4 组 K/V,而不是 32 组

这样做的好处是:

  • 减少了 Key/Value 的数量,降低了内存占用(尤其是 KV Cache)
  • 保留了比 MQA 更多的表达能力

⚙️ GQA 的优势

优势 描述
推理速度更快 更少的 Key/Value 向量意味着更小的 KV Cache,减少解码时的内存访问延迟
内存占用更低 特别是在批量生成或长文本生成时,KV Cache 占用显著降低
比 MQA 表现更好 相比完全共享 Key/Value 的 MQA,GQA 保留了部分多样性,模型表现通常更优
适合部署 对硬件资源友好,特别适合在有限算力设备上运行的大模型

🔍 示例说明(来自 Llama 3)

Llama 3 使用了 GQA 技术来提升推理效率。

  • 总共 32 个 query heads
  • 只使用了 8 个 key/value heads(即每组 4 个 queries 共享一个 key/value)

这意味着:

  • 每个 group 包含 4 个 query heads
  • 这些 query 共享同一个 key 和 value

这样可以保持大部分 MHA 的表达能力,同时节省内存和计算开销。


📈 MHA vs GQA vs MQA 性能对比(大致)

指标 MHA GQA MQA
表达能力 最强 中等 最弱
推理速度 较慢 最快
内存占用(KV Cache) 最高 中等 最低
部署友好度 一般 最高

🧩 应用场景

GQA 特别适用于以下场景:

  • 大模型推理优化(如 Llama 3、PaLM 2、Gemini Nano)
  • 移动端/边缘端部署
  • 需要长上下文处理的任务
  • 大批量生成任务

💡 总结

项目 GQA
类型 注意力机制变体
核心思想 Query 分组 + Key/Value 共享
优点 提升推理速度、降低内存消耗、兼顾模型表现
缺点 表达能力略低于 MHA
应用 大语言模型部署、高效推理系统

相关推荐
白-胖-子4 小时前
深入剖析大模型在文本生成式 AI 产品架构中的核心地位
人工智能·架构
想要成为计算机高手5 小时前
11. isaacsim4.2教程-Transform 树与Odometry
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·rviz·isaac sim·仿真环境
静心问道6 小时前
InstructBLIP:通过指令微调迈向通用视觉-语言模型
人工智能·多模态·ai技术应用
宇称不守恒4.07 小时前
2025暑期—06神经网络-常见网络2
网络·人工智能·神经网络
小楓12017 小时前
醫護行業在未來會被AI淘汰嗎?
人工智能·醫療·護理·職業
数据与人工智能律师7 小时前
数字迷雾中的安全锚点:解码匿名化与假名化的法律边界与商业价值
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
chenchihwen7 小时前
大模型应用班-第2课 DeepSeek使用与提示词工程课程重点 学习ollama 安装 用deepseek-r1:1.5b 分析PDF 内容
人工智能·学习
说私域7 小时前
公域流量向私域流量转化策略研究——基于开源AI智能客服、AI智能名片与S2B2C商城小程序的融合应用
人工智能·小程序
Java樱木8 小时前
AI 编程工具 Trae 重要的升级。。。
人工智能
码字的字节8 小时前
深度学习损失函数的设计哲学:从交叉熵到Huber损失的深入探索
深度学习·交叉熵·huber