一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之分组查询注意力（Grouped Query Attention）-优快云博客

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一、LLaMA的核心改进全景

Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：

位置编码升级：采用旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）
归一化革新：对每个 Transformer 子层的输入进行归一化（Pre-normalization），并使用RMS-Norm替代传统LayerNorm。
激活函数优化：引入 SwiGLU 激活函数取代 ReLU 非线性函数。
注意力优化（LLaMA 2）：引入分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）

这些改进显著提升了模型的计算效率和长文本处理能力，今天我们来学习分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）。

其余部件的学习链接持续更新中，欢迎关注：

二、分组查询注意力（Grouped Query Attention）

2.1 改进动机

传统Transformer使用多头注意力（Multi-Head Attention, MHA），每个头独立生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）。虽然MHA能捕捉丰富的上下文信息，但存在以下问题：

计算冗余：每个头独立计算Q/K/V，参数量和内存占用高。
推理延迟：生成任务中逐token解码时，KV缓存占用内存过大。

**多查询注意力（Multi-Query Attention, MQA）**通过共享所有头的K和V矩阵降低计算量，但牺牲了模型表达能力。
GQA在MHA和MQA之间找到了平衡：将查询头分组，组内共享键和值，既减少计算开销，又保留多粒度语义捕捉能力。

分组查询方法概述。

示意图解析：

Multi-Head Attention（左）：每个头独立生成Q/K/V，参数量最大。
Grouped Query Attention（中）：将查询头分为若干组，组内共享K和V，参数量显著降低。
Multi-Query Attention（右）：所有查询头共享同一组K和V，参数量最小但表达能力受限。

2.2 数学原理

给定输入序列 $\in \mathbb{R}^{n \times d}$ ，GQA的计算步骤如下：

分组查询投影：将 $h$ 个查询头分为 $g$ 组，每组包含 $h / g$ 个头：
$Q_i = X W_i^Q, \quad K_j = X W_j^K, \quad V_j = X W_j^V \quad (i=1,\dots,h; \ j=1,\dots,g)$
注意力计算：每组查询与对应的共享键值交互：
$\text{Attention}(Q_i, K_j, V_j) = \text{softmax}\left(\frac{Q_i K_j^T}{\sqrt{d_k}}\right) V_j$
输出拼接：将各组输出拼接后线性变换：
$\text{GQA}(X) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h) W^O$

其中， $d_k$ 为键的维度， $W^O$ 为输出投影矩阵。

2.3 源码实现

import torch
import torch.nn as nn

class GroupedQueryAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim=768, head_num=4, group_num=2, dropout=0.1):
        super().__init__()
        assert hidden_dim % head_num == 0
        assert head_num % group_num == 0

        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.head_num = head_num
        self.group_num = group_num
        self.head_dim = hidden_dim // head_num
        self.group_head_num = head_num // group_num

        self.query = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(hidden_dim, group_num * self.head_dim)
        self.value = nn.Linear(hidden_dim, group_num * self.head_dim)
        self.output_proj = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)

        self.attention_dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x, attention_mask=None):
        # x: [batch_size,seq_len,hidden_dim]
        B, S, H = x.shape

        q = self.query(x)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)

        q = q.view(B, S, self.head_num, self.head_dim).transpose(1, 2)
        k = k.view(B, S, self.group_num, self.head_dim).transpose(1, 2)  # k: [batch_size,group_num,seq_len,seq_len]
        v = v.view(B, S, self.group_num, self.head_dim).transpose(1, 2)

        k = k.repeat(1, self.group_head_num, 1, 1)  # k: [batch_size,head_num,seq_len,seq_len]
        v = v.repeat(1, self.group_head_num, 1, 1)
        attention_score = q @ k.transpose(-1, -2) / H ** 0.5  # attention_score: [batch_size,head_num,seq_len,seq_len]
        if attention_mask is not None:
            # attention_mask: [batch_size,seq_len,seq_len] -> [batch_size,head_num,seq_len,seq_len]
            attention_mask = attention_mask.unsqueeze(1).repeat(1, self.head_num, 1, 1)
            attention_score = attention_score.masked_fill(attention_mask == 0, float('-inf'))
        attention_score = self.softmax(attention_score)
        attention_score = self.attention_dropout(attention_score)

        out = attention_score @ v  # out: [batch_size,head_num,seq_len,head_dim]
        out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, S, H)
        out = self.output_proj(out)
        return out, attention_score


if __name__ == "__main__":
    hidden_dim = 8
    batch_size = 2
    seq_len = 3
    print_result = True
    is_mask = True

    # 初始化模型实例
    model = GroupedQueryAttention(hidden_dim=hidden_dim)

    # 生成随机输入
    x = torch.randn(batch_size, seq_len, hidden_dim)
    print(f"x的形状: {x.shape}")

    # 前向传播
    if is_mask:
        mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len))
        mask = mask.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)
        print(f"mask的形状: {mask.shape}")
        print(f"mask: {mask}")
        out, attention_score = model(x, mask)
    else:
        mask = None
        out, attention_score = model(x)

    # 检查输出形状
    assert out.shape == (batch_size, seq_len, hidden_dim), f"输出形状错误，期望 {batch_size, seq_len, hidden_dim}，得到 {out.shape}"
    assert attention_score.shape == (batch_size, model.head_num, seq_len, seq_len), f"注意力分数形状错误，期望 {batch_size, model.head_num, seq_len, seq_len}，得到 {attention_score.shape}"

    print(f"{GroupedQueryAttention.__name__} 测试通过！")
    print(f"输出形状: {out.shape}")
    print(f"注意力分数形状: {attention_score.shape}")

    if print_result:
        print("输出:")
        print(out)
        print("注意力分数:")
        print(attention_score)