Deepdive Llama3 From Scratch项目对Llama3模型中采用的分组查询注意力机制(Grouped Query Attention, GQA)进行了全面的解析。这种机制是Llama3模型的核心创新之一，将查询头分为若干组，每组共享一组键值向量，从而显著减少计算量。
在项目实现中：
- 每4个查询头共享一组键值向量
- 通过维度压缩(如4096降维至1024)优化计算
- 在attention.py文件中提供了具体的实现代码和相关注释
这种注意力机制相比传统的多头注意力机制，能够在保持良好性能的同时大幅降低内存占用，是Llama3模型高效推理的关键要素之一。
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