Attention变种GQA、MLA、MQA都有什么区别？终于清晰啦

ZOMI 在这期播客中深入探讨了 Attention 机制的变种及其在 Transformer 架构中的演进。首先回顾了传统序列模型的局限性以及 Attention 机制的起源，然后详细分析了 Attention 机制面临的计算复杂度和内存瓶颈等挑战，并介绍了 MQA、GQA 和 MLA 等优化方案。重点解释了这些架构如何通过减少 KVCache 的缓存来提升模型性能和效率，同时尽可能保证模型训练的效果。此外，还通过论文分析和公式解读，深入剖析了 MQA、GQA 和 MLA 的核心思想、优缺点以及实际应用，尤其对幻方 DeepSeek V2 中使用的 MLA 进行了详细的计算步骤拆解和原理分析。