MHA、MQA、GQA 有什么区别？GQA是性能优化和性能之间的折中方案
MHA、MQA、GQA 有什么区别 举例说明下呢
GPT-5
这个问题问得非常好 👍 ——这三个概念（MHA、MQA、GQA）都出自 Transformer 的注意力机制（Attention）家族，它们的名称非常相似，但设计思路与用途略有不同。下面我详细解释一下它们之间的区别与联系，并辅以例子帮助理解。
🌟 一、MHA（Multi-Head Attention，多头注意力）
💡 基本概念
MHA 是 Transformer 标准架构中使用的注意力机制。
它的核心思想是：
把输入向量映射成多个「头」（head），每个头独立学习不同的注意力模式，最后再拼接融合结果。
🧩 数学表达
假设输入为矩阵 X∈Rn×dX∈Rn×d：
- Qi=XWiQQi=XWiQ
- Ki=XWiKKi=XWiK
- Vi=XWiVVi=XWiV
每个头计算：
headi=Softmax(QiKiTdk)Viheadi=Softmax(dkQiKiT)Vi然后拼接：
MHA(X)=[head1;…;headh]WOMHA(X)=[head1;…;headh]WO✅ 举例
比如一个 512 维的输入，使用 8 个头，每个头维度是 64。那就：
- 每个头专注于不同模式（比如一个头关注语法结构，一个头关注句法依赖），
- 最后再拼回来，获得综合理解。
🌟 二、MQA（Multi-Query Attention，多查询注意力）
💡 出发点
MQA 是针对 解码（推理）速度优化 的改进版。
提出者：Google（在 PaLM、T5.1.1 中使用）
它的核心思想是：
多个头共享同一个 Key（K） 和 Value（V），但仍然保留不同的 Query（Q）。
🚀 为什么要这样做？
在推理（生成）时，我们需要缓存 K 和 V。
如果每个头都独立存储一份 KV，就占用大量显存、计算慢。
而共享 K/V 后：
- 内存减少约 8 倍（假设8个头）
- 推理速度显著提升
- 性能略有下降（因为丢了一些头之间的独立性）
✅ 举例
例如一个语言模型有 8 个注意力头，在解码时：
- 原本每个头 K/V 各有一份缓存；
- 在 MQA 中，只保留 1 份 K/V；
- 所有头共享这份 K/V，各自计算 Q 并做注意力。
🌟 三、GQA（Grouped-Query Attention，分组查询注意力）
💡 出发点
GQA 是介于 MHA 和 MQA 之间的折中方案。
提出者：Google 在 Gemini、LLaMA 2 等中被采用。
🤔 思路
- 将多个头分为若干组；
- 每组中的头共享同一个 K/V，但每个头仍有自己的 Q。
比如：
- MHA：8 个头 → 8 组（每头独立）
- MQA：8 个头 → 1 组（全部共享）
- GQA：8 个头 → 4 组（每 2 个头共享）
这样：
- 推理缓存减小 → 高效
- 注意力多样性部分保留 → 准确率较 MQA 更高
✅ 举例
假设有 16 个头：
- MHA → 16 份 K/V
- MQA → 1 份 K/V
- GQA（4组） → 4 份 K/V
这样在推理时节省了 4 倍缓存，占用比 MHA 少很多，但性能比 MQA 稍好。
🎯 总结对比表
表格
| 特性 | MHA | MQA | GQA |
|---|---|---|---|
| K/V 是否共享 | ❌ 每头独立 | ✅ 全部共享 | ⚙️ 按组共享 |
| 推理速度 | 慢 | 最快 | 介于两者之间 |
| 内存占用 | 高 | 最低（约 1/8） | 中等 |
| 模型能力 | 最强 | 略有下降 | 接近 MHA |
| 实际应用 | 原始 Transformer | PaLM、T5.1.1、Gemini | LLaMA 2、Gemma、Mixtral |
🧠 一句话记忆
MHA 最完整、MQA 最省、GQA 折中。
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