Dieses Projekt bietet eine mehrdimensionale Analyse des von Llama3 verwendeten Grouped Query Attention Mechanismus:
Grundsätze der Umsetzung::
In den Codekommentaren wird das Design von GQA im Detail erläutert, da mehrere Abfrageköpfe denselben Satz von Schlüsselwertvektoren gemeinsam nutzen, was den Berechnungsaufwand im Vergleich zur herkömmlichen Multi-Head-Attention erheblich reduziert. Das Projekt ist beispielsweise mit Dimensionsänderungen der Gewichtsmatrix kommentiert:kv_weights = model["attention.wk.weight"] # 维度降至[1024,4096].
Ebene der technischen Optimierung::
Das Projekt zeigt, wie die GQA durchtorch.matmulund andere Operationen, um die Berechnung zu implementieren, und schlägt dem Benutzer vor, den Unterschied im Speicherbedarf der traditionellen MHA zu vergleichen. Typische Codeschnipsel sind enthalten:# GQA分组计算：4个查询头共享1组KV
group_size = 4
q_per_token_group = q_per_token.reshape(q_per_token.shape[0], -1, group_size)
Lernberatung::
Es wird empfohlen, den entsprechenden Code in Verbindung mit dem Papier "Llama: Open and Efficient Foundation Language Models" zu lesen, indem Sie diegroup_sizeParametrische Beobachtung von Variationen in der Rechenleistung und tiefes Verständnis des technischen Werts von GQA.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
