分组查询注意力通过减少KV缓存瓶颈优化LLM推理

分组查询注意力（GQA）是一种通过减少由KV缓存引起内存瓶颈来显著提高大型语言模型推理效率的技术。与使用每个查询头独立的KV头的传统多头注意力（MHA）或跨所有查询头共享单个KV头的多查询注意力（MQA）不同，GQA取得了平衡。它将查询头分组，并在这些组之间共享KV头，从而大大减小了缓存大小和内存带宽需求，而模型质量没有明显损失。这种方法，特别是使用8个KV头，已被Llama和Mistral等模型采用，以使长上下文LLM更加实用。 AI

影响 减少LLM的内存带宽和缓存大小，实现更实用的长上下文生成。

排序理由 该项目详细介绍了与注意力机制和KV缓存效率相关的LLM推理技术优化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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