一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA

本文总结Transformer和attention机制相关的trick。留下学习痕迹。MultiQueryAttention(MQA)早在2019年就被提出，但最近才被重视。相比MultiHeadAttention，MQA让多头注意力层的各个head共享同一份Key和Value参数（Query不参与共享，各head独立）。如此，以不太多的

分组查询注意力(GroupedQueryAttention)是一种在大型语言模型中的多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)之间进行插值的方法，它的目标是在保持MQA速度的同时实现MHA的质量。这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。GQA是在论文GQA:TrainingGeneraliz

前言 MQA是19年提出的一种新的Attention机制，其能够在保证模型效果的同时加快decoder生成token的速度。在大语言模型时代被广泛使用，很多LLM都采用了MQA，如Falcon、PaLM、StarCoder等。本文转载自DeephubImba作者：FlorianJune仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注

MQA是19年提出的一种新的Attention机制，其能够在保证模型效果的同时加快decoder生成token的速度。在大语言模型时代被广泛使用，很多LLM都采用了MQA，如Falcon、PaLM、StarCoder等。在介绍MQA之前，我们先回顾一下传统的多头注意力Multi-HeadAttention(MHA)多头注意力是tra

深度学习常用代码参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/6505754261.MHA(MultiHeadAttention)代码实现#1.MHA实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassScaleDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self,):