第 18 题:Group Query Attention(GQA)与 Multi-Query Att

第 18 题:Group Query Attention(GQA)与 Multi-Query Attention(MQA)

题目

解释 Group Query Attention(GQA)和 Multi-Query Attention(MQA)的设计动机。

一、标准多头注意力中的 K、V

在标准 Multi-Head Attention 中,每个头有独立的 ,因此每个头有自己的一组 K、V。解码时 KV Cache 要存 num_heads × seq_len × head_dim,显存随头数线性增长。

二、Multi-Query Attention(MQA)

  • 做法所有头共享同一组 K、V;即只有一份 ,所有 query 头都对着同一份 K、V 做注意力。
  • 动机:大幅减少 KV Cache 的显存(从 num_heads 份变为 1 份),加快解码、提高吞吐。
  • 代价:所有头看到相同的 key/value 表示,表达能力下降,尤其在需要头间多样性时可能影响效果。

三、Group Query Attention(GQA)

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昨天 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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