改进Transformer核心机制注意力,让小模型能打两倍大的模型!ICML+2024高分论文,彩云科技团队构建DCFormer框架,替代Transformer核心组件注意力模块(MHA),提出可动态组合的多头注意力(DCMHA)。DCMHA解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定,让它们可以根据输入动态组合,从根本上提升了模型的表达能力。原文意思是,每层都有固定的H个注意力头,现在用几乎理解为,原来每层都有固定的H个注意力头,现在用几乎相同的参数量和计算力,可以动态组合出多至HxH个注意力
2024-06-04评论:访问次数:600
改进Transformer核心机制注意力,让小模型能打两倍大的模型!ICML+2024高分论文,彩云科技团队构建DCFormer框架,替代Transformer核心组件注意力模块(MHA),提出可动态组合的多头注意力(DCMHA)。DCMHA解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定,让它们可以根据输入动态组合,从根本上提升了模型的表达能力。原文意思是,每层都有固定的H个注意力头,现在用几乎理解为,原来每层都有固定的H个注意力头,现在用几乎相同的参数量和计算力,可以动态组合出多至HxH个注意力
2024-06-10评论:访问次数:602
组查询注意力(GroupedQueryAttention)是大型语言模型中的一种多查询注意力力方法,它的目标是在保持MQA速度的同时实现MHA的质量。GroupedQueryAttention将查询分组,每个组内的查询共享相同的注意力权重,这有助于降低计算复杂度和提高推理速度。这篇文章中,我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。GQA是在论文GQA:TrainingGeneralizedMulti-QueryTransformerModelsfromMulti-HeadCheckpoint
2024-04-03评论:0访问次数:389