组查询注意力（grouped query attention）是大型语言模型中的一种多查询注意力力方法，它的目标是在保持 mqa 速度的同时实现 mha 的质量。grouped query attention 将查询分组，每个组内的查询共享相同的注意力权重，这有助于降低计算复杂度和提高推理速度。
这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。
GQA是在论文 GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints paper.中提出，这是一个相当简单和干净的想法，并且建立在多头注意力之上。
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GQA
标准多头注意层(MHA)由H个查询头、键头和值头组成。每个头都有D个维度。Pytorch的代码如下：
from torch.nn.functional import scaled_dot_product_attention # shapes: (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) query = torch.randn(1, 256, 8, 64) key = torch.randn(1, 256, 8, 64) value = torch.randn(1, 256, 8, 64) output = scaled_dot_product_attention(query, key, value) print(output.shape) # torch.Size([1, 256, 8, 64])
对于每个查询头，都有一个对应的键。这个过程如下图所示:
而GQA将查询头分成G组，每组共享一个键和值。可以表示为:
使用可视化的表达就能非常清楚地了解GQA的工作原理，就像我们上面说的那样。GQA是一个相当简单和干净的想法。
Pytorch代码实现
让我们编写代码将这种将查询头划分为G组，每个组共享一个键和值。我们可以使用einops库有效地执行对张量的复杂操作。
首先，定义查询、键和值。然后设置注意力头的数量，数量是随意的，但是要保证num_heads_for_query % num_heads_for_key = 0，也就是说要能够整除。我们的定义如下：
import torch # shapes: (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) query = torch.randn(1, 256, 8, 64) key = torch.randn(1, 256, 2, 64) value = torch.randn(1, 256, 2, 64) num_head_groups = query.shape[2] // key.shape[2] print(num_head_groups) # each group is of size 4 since there are 2 kv_heads
为了提高效率，交换seq_len和num_heads维度，einops可以像下面这样简单地完成:
from einops import rearrange query = rearrange(query, "b n h d -> b h n d") key = rearrange(key, "b s h d -> b h s d") value = rearrange(value, "b s h d -> b h s d")
然后就是需要在查询矩阵中引入”分组“的概念。
from einops import rearrange query = rearrange(query, "b (h g) n d -> b g h n d", g=num_head_groups) print(query.shape) # torch.Size([1, 4, 2, 256, 64])
上面的代码我们将二维重塑为二维：对于我们定义的张量，原始维度8(查询的头数)现在被分成两组(以匹配键和值中的头数)，每组大小为4。
最后最难的部分是计算注意力的分数。但其实它可以在一行中通过insum操作完成的
from einops import einsum, rearrange # g stands for the number of groups # h stands for the hidden dim # n and s are equal and stands for sequence length scores = einsum(query, key, "b g h n d, b h s d -> b h n s") print(scores.shape) # torch.Size([1, 2, 256, 256])
scores张量和上面的value张量的形状是一样的。我们看看到底是怎么操作的
einsum帮我们做了两件事:
1、一个查询和键的矩阵乘法。在我们的例子中，这些张量的形状是(1,4,2,256,64)和(1,2,256,64)，所以沿着最后两个维度的矩阵乘法得到(1,4,2,256,256)。
2、对第二个维度(维度g)上的元素求和——如果在指定的输出形状中省略了维度，einsum将自动完成这项工作，这样的求和是用来匹配键和值中的头的数量。
最后是注意分数与值的标准乘法:
import torch.nn.functional as F scale = query.size(-1) ** 0.5 attention = F.softmax(similarity / scale, dim=-1) # here we do just a standard matrix multiplication out = einsum(attention, value, "b h n s, b h s d -> b h n d") # finally, just reshape back to the (batch_size, seq_len, num_kv_heads, hidden_dim) out = rearrange(out, "b h n d -> b n h d") print(out.shape) # torch.Size([1, 256, 2, 64])
这样最简单的GQA实现就完成了，只需要不到16行python代码:
最后再简单提一句MQA：多查询注意(MQA)是另一种简化MHA的流行方法。所有查询将共享相同的键和值。原理图如下:
可以看到，MQA和MHA都可以从GQA推导出来。具有单个键和值的GQA相当于MQA，而具有与头数量相等的组的GQA相当于MHA。
GQA的好处是什么?
GQA是最佳性能(MQA)和最佳模型质量(MHA)之间的一个很好的权衡。
下图显示，使用GQA，可以获得与MHA几乎相同的模型质量，同时将处理时间提高3倍，达到MQA的性能。这对于高负载系统来说可能是必不可少的。
在pytorch中没有GQA的官方实现。所以我找到了一个比较好的非官方实现，有兴趣的可以试试：
https://www.php.cn/link/5b52e27a9d5bf294f5b593c4c071500e
GQA论文：
