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MHA & MQA & MGA

（1）MHA

从多头注意力的结构图中，貌似这个所谓的多个头就是指多组线性变换层，其实并不是，只有使用了一组线性变化层，即三个变换张量对Q，K，V分别进行线性变换，这些变换不会改变原有张量的尺寸，因此每个变换矩阵都是方阵，得到输出结果后，多头的作用才开始显现，每个头开始从词义层面分割输出的张量，也就是每个头都想获得一组Q，K，V进行注意力机制的计算，但是句子中的每个词的表示只获得一部分，也就是只分割了最后一维的词嵌入向量。这就是所谓的多头，将每个头的获得的输入送到注意力机制中, 就形成多头注意力机制.

Multi-head attention允许模型共同关注来自不同位置的不同表示子空间的信息，如果只有一个attention head，它的平均值会削弱这个信息。

多头注意力作用

这种结构设计能让每个注意力机制去优化每个词汇的不同特征部分，从而均衡同一种注意力机制可能产生的偏差，让词义拥有来自更多元的表达，实验表明可以从而提升模型效果.

为什么要做多头注意力机制呢？

一个 dot product 的注意力里面，没有什么可以学的参数。具体函数就是内积，为了识别不一样的模式，希望有不一样的计算相似度的办法。加性 attention 有一个权重可学，也许能学到一些内容。

multi-head attention 给 h 次机会去学习 不一样的投影的方法，使得在投影进去的度量空间里面能够去匹配不同模式需要的一些相似函数，然后把 h 个 heads 拼接起来，最后再做一次投影。

每一个头 hi 是把 Q,K,V 通过 可以学习的 Wq, Wk, Wv 投影到 dv 上，再通过注意力函数，得到 headi。

（2）MQA

MQA（Multi Query Attention）最早是出现在2019年谷歌的一篇论文 《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》。

MQA的思想其实比较简单，MQA 与 MHA 不同的是，MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头正常的只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。

Multi-query attention is identical except that the different heads share a single set of keys and values.

在 Multi-Query Attention 方法中只会保留一个单独的key-value头，这样虽然可以提升推理的速度，但是会带来精度上的损失。《Multi-Head Attention:Collaborate Instead of Concatenate 》这篇论文的第一个思路是基于多个 MQA 的 checkpoint 进行 finetuning，来得到了一个质量更高的 MQA 模型。这个过程也被称为 Uptraining。

具体分为两步：

对多个 MQA 的 checkpoint 文件进行融合，融合的方法是: 通过对 key 和 value 的 head 头进行 mean pooling 操作，如下图。

对融合后的模型使用少量数据进行 finetune 训练，重训后的模型大小跟之前一样，但是效果会更好

（3）GQA

Google 在 2023 年发表的一篇 《GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints》的论文

如下图所示，

在

MHA（Multi Head Attention）

中，每个头有自己单独的 key-value 对；

在

MQA（Multi Query Attention）

中只会有一组 key-value 对；

在

GQA（Grouped Query Attention）

中，会对 attention 进行分组操作，query 被分为 N 组，每个组共享一个 Key 和 Value 矩阵。

GQA-N 是指具有 N 组的 Grouped Query Attention。GQA-1具有单个组，因此具有单个Key 和 Value，等效于MQA。而GQA-H具有与头数相等的组，等效于MHA。

在基于 Multi-head 多头结构变为 Grouped-query 分组结构的时候，也是采用跟上图一样的方法，对每一组的 key-value 对进行 mean pool 的操作进行参数融合。融合后的模型能力更综合，精度比 Multi-query 好，同时速度比 Multi-head 快。

（4）总结

MHA（Multi-head Attention）是标准的多头注意力机制，h个Query、Key 和 Value 矩阵。

MQA（Multi-Query Attention）是多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是，MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。

GQA（Grouped-Query Attention）是分组查询注意力，GQA将查询头分成G组，每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组，因此具有单个Key 和 Value，等效于MQA。而GQA-H具有与头数相等的组，等效于MHA。

GQA介于MHA和MQA之间。GQA 综合 MHA 和 MQA ，既不损失太多性能，又能利用 MQA 的推理加速。不是所有 Q 头共享一组 KV，而是分组一定头数 Q 共享一组 KV，比如上图中就是两组 Q 共享一组 KV。

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1.3 LORA 的特点是什么?
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2.2 QLORA 的特点是什么?
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9.什么是 提示学习(Prompting)?10.提示学习(Prompting)有什么优点?11.提示学习(Prompting)有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间?
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4.4.2 P-tuning v2 思路是什么?
4.4.3 P-tuning v2 优点是什么?
4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么?
4.3.1为什么需要 P-tuning?

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## 大模型评测面(LLMs)三

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