このプロジェクトは、Llama3が採用しているGrouped Query Attentionメカニズムを多次元的に解析する：
実現の原則::
コードコメントでは、複数のクエリヘッドが同じキーバリューベクトルのセットを共有することで、従来のマルチヘッドアテンションに比べて計算量を大幅に削減したGQAの設計について詳しく説明している。例えば、このプロジェクトではウェイト行列の次元の変化について注釈が付けられている：kv_weights = model["attention.wk.weight"] # 维度降至[1024,4096].
エンジニアリング最適化レベル::
このプロジェクトは、GQAがどのように活動してきたかを示すものである。torch.matmulなどの演算を実装し、従来のMHAとのメモリフットプリントの違いを比較するようユーザーに提案している。典型的なコード・スニペットが含まれている：# 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)
学習アドバイス::
論文「Llama: Open and Efficient Foundation Language Models」と合わせて、対応するコードを読むことを推奨する。group_size計算性能の変動をパラメトリックに観察し、GQAの工学的価値を深く理解する。
この答えは記事から得たものである。Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教えるについて
