대형 모델에서 일반적으로 사용되는 Attention 메커니즘인 GQA와 Pytorch 코드 구현에 대한 자세한 설명-일체 포함-php.cn

대형 모델에서 일반적으로 사용되는 Attention 메커니즘인 GQA와 Pytorch 코드 구현에 대한 자세한 설명

WBOY

풀어 주다： 2024-04-03 17:40:09

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997명이 탐색했습니다.

Grouped Query Attention은 대규모 언어 모델의 다중 쿼리 Attention 방법으로 MQA의 속도를 유지하면서 MHA의 품질을 달성하는 것이 목표입니다. Grouped Query Attention은 각 그룹 내의 쿼리가 동일한 Attention 가중치를 공유하도록 쿼리를 그룹화하므로 계산 복잡성을 줄이고 추론 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 GQA의 개념과 이를 코드로 변환하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

GQA는 GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints 논문에서 제안되었습니다. 이는 매우 간단하고 깔끔한 아이디어이며 Multi-head Attention을 기반으로 합니다.

대형 모델에서 일반적으로 사용되는 Attention 메커니즘인 GQA와 Pytorch 코드 구현에 대한 자세한 설명

GQA

표준 다중 헤드 주의 계층(MHA)은 H 쿼리 헤더, 키 헤더 및 값 헤더로 구성됩니다. 각 헤드에는 D 치수가 있습니다. Pytorch 코드는 다음과 같습니다.

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])

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각 쿼리 헤더마다 해당 키가 있습니다. 이 프로세스는 아래 그림에 나와 있습니다.

대형 모델에서 일반적으로 사용되는 Attention 메커니즘인 GQA와 Pytorch 코드 구현에 대한 자세한 설명

그리고 GQA는 쿼리 헤더를 G 그룹으로 나누고 각 그룹은 키와 값을 공유합니다.

대형 모델에서 일반적으로 사용되는 Attention 메커니즘인 GQA와 Pytorch 코드 구현에 대한 자세한 설명

위에서 말한 것처럼 시각적 표현을 사용하면 GQA의 작동 원리를 명확하게 이해할 수 있습니다. GQA는 상당히 간단하고 깔끔한 아이디어입니다.

Pytorch 코드 구현

쿼리 헤더를 G 그룹으로 나누는 코드를 작성해 보겠습니다. 각 그룹은 키와 값을 공유합니다. einops 라이브러리를 사용하여 텐서에 대한 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

먼저 쿼리, 키, 값을 정의합니다. 그런 다음 주의 헤드 수를 설정합니다. 숫자는 임의적이지만 num_heads_for_query % num_heads_for_key = 0이어야 합니다. 이는 나눌 수 있어야 함을 의미합니다. 우리의 정의는 다음과 같습니다:

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

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효율성을 향상시키기 위해 seq_len 및 num_heads 차원을 교환하면 einops는 다음과 같이 간단하게 완성될 수 있습니다.

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")

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그런 다음 "그룹화"를 도입해야 합니다. 쿼리 매트릭스 개념.

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])

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위의 코드를 사용하여 2D를 2D로 재구성합니다. 우리가 정의한 텐서의 경우 원래 차원 8(쿼리의 헤드 수)이 이제 두 그룹으로 분할됩니다(키의 헤드와 일치) 값은 숫자), 각 그룹 크기는 4입니다.

마지막이자 가장 어려운 부분은 관심 점수를 계산하는 것입니다. 그러나 실제로는 insum 연산을 통해 한 줄로 수행할 수 있습니다.

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])

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scores 텐서는 위의 값 텐서와 동일한 모양을 갖습니다. 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다

einsum은 두 가지 작업을 수행합니다.

1. 쿼리와 키의 행렬 곱셈입니다. 우리의 경우 이러한 텐서의 모양은 (1,4,2,256,64)와 (1,2,256,64)이므로 마지막 두 차원에 대한 행렬 곱셈은 (1,4,2,256,256)을 제공합니다.

2. 두 번째 차원(차원 g)의 요소를 합산합니다. 지정된 출력 모양에서 차원이 생략되면 einsum이 자동으로 이 작업을 완료하고 이러한 합산을 사용하여 키와 헤드 수를 일치시킵니다. 가치.

마지막으로 분수와 값의 표준 곱셈에 유의하세요.

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])

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가장 간단한 GQA 구현이 이제 완료되어 16줄 미만의 Python 코드가 필요합니다.

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