So sánh các cơ chế Attention: MHA, MQA, GQA và MLA trong mô hình Transformer

Giới thiệu

Trong các mô hình Transformer, cơ chế Attention là yếu tố quan trọng giúp xử lý và học tập ngữ cảnh từ chuỗi dữ liệu. Nhằm tối ưu hóa hiệu suất tính toán và quản lý bộ nhớ, nhiều chiến thuật chú ý đã được phát triển. Mỗi cơ chế mang đến cách tiếp cận khác nhau nhằm cải thiện tốc độ suy luận và hiệu quả xử lý. Bài viết này sẽ khám phá bốn phương pháp chính: Multi-Head Attention (MHA), Multi-Query Attention (MQA), Grouped-Query Attention (GQA) và Multi-Head Latent Attention (MLA).

1. Multi-Head Attention (MHA)

MHA là phương pháp cơ bản trong mô hình Transformer kể từ khi nó được giới thiệu năm 2017. Ý tưởng chính của MHA là với mỗi Query, chúng ta sẽ sử dụng các cặp Key và Value riêng biệt. Cách thức này hiện rất quen thuộc với các nhà nghiên cứu và phát triển, nhưng cũng có nhược điểm là tiêu tốn nhiều tài nguyên trong quá trình tính toán và suy luận.

Công thức MHA

Công thức cho MHA được thể hiện như sau:

$$o_{t,i} = \sum_{j=1}^{t} \text{Softmax}j \left( \frac{q{t,i}^T k_{j,i}}{\sqrt{d_h}} \right) v_{j,i}$$
$$u_t = W^O \begin{bmatrix} o_{t,1} \ o_{t,2} \ \dots \ o_{t,nh} \end{bmatrix}$$

Điều này cho thấy rằng MHA yêu cầu rất nhiều tài nguyên để xử lý, nhất là trong quá trình suy luận.

2. Multi-Query Attention (MQA)

MQA là một phiên bản tối ưu của MHA, nơi số lượng head cho Query được giữ nguyên, nhưng Key và Value được chia sẻ. Phương pháp này giúp giảm dung lượng bộ nhớ KV-cache và tăng tốc độ suy luận, đồng thời tiết kiệm tài nguyên tính toán. Tuy nhiên, sự chia sẻ này có thể gây ra sự suy giảm chất lượng và độ không ổn định trong quá trình huấn luyện.

Khó khăn trong huấn luyện MQA

Việc giảm số lượng head cho Keys và Values có thể导致 sự thiếu đa dạng, làm giảm chất lượng trong huấn luyện và cần nhiều kỹ thuật điều chỉnh phức tạp hơn.

3. Grouped Query Attention (GQA)

GQA là giải pháp trung gian giữa MHA và MQA, chia các head Query thành nhóm nhỏ, mỗi nhóm chia sẻ một bộ Key và Value riêng. Phương pháp này giúp cân bằng giữa chất lượng mô hình và hiệu suất, giảm được băng thông và bộ nhớ so với MHA trong khi cải thiện chất lượng so với MQA.

4. Multi-Head Latent Attention (MLA)

MLA mang đến một cách tiếp cận mới hơn bằng cách sử dụng phân tích hạng thấp cho Keys và Values. Thay vì tạo ra một đầu duy nhất cho mỗi Query, MLA nén các vectors tiềm ẩn để tạo ra các đầu tương ứng, tiết kiệm bộ nhớ và tăng cường sức mạnh biểu diễn.

Cách MLA hoạt động

MLA sử dụng một ma trận chiếu phân rã hạng thấp, cho phép việc nén vectors nhằm tiết kiệm tài nguyên:

$$c_{t}^{KV} = W_{DKV} h_{t}$$
$$k_{t}^{C} = W_{UK} c_{t}^{KV}$$
$$v_{t}^{C} = W_{UV} c_{t}^{KV}$$

Tuy nhiên, chi phí tính toán tăng lên do cần deux phép toán mỗi khi sử dụng phương pháp này và có thể gây ra vấn đề về độ chính xác.

Kết luận

Cuối cùng, mỗi cơ chế Attention đều có ưu và nhược điểm riêng. Sự lựa chọn giữa MHA, MQA, GQA và MLA phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của mô hình và bài toán mà bạn đang giải quyết. Việc hiểu rõ các cơ chế này sẽ giúp các nhà nghiên cứu và lập trình viên cải thiện hiệu suất của các ứng dụng dựa trên mô hình Transformer.

Tài liệu tham khảo

• Multi-Query Attention Explained
• MHA vs MQA vs GQA vs MLA
• Multi-Query & Grouped-Query Attention
• Understanding Multi-Head Latent Attention
• DeepSeekv2
  source: viblo