大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现
GQA是一种结合MQA和MHA优点的注意力机制，旨在保持MQA的速度并提供MHA的精度。它将查询头分成组，每组共享键和值。通过Pytorch和einops库，可以简洁实现这一概念。GQA在保持高效性的同时接近MHA的性能，是高负载系统优化的有力工具。相关论文和非官方Pytorch实现可进一步探究。
注意力机制中三种掩码技术详解和Pytorch实现
**注意力机制中的掩码在深度学习中至关重要，如Transformer模型所用。掩码类型包括：填充掩码（忽略填充数据）、序列掩码（控制信息流）和前瞻掩码（自回归模型防止窥视未来信息）。通过创建不同掩码，如上三角矩阵，模型能正确处理变长序列并保持序列依赖性。在注意力计算中，掩码修改得分，确保模型学习的有效性。这些技术在现代NLP和序列任务中是核心组件。**
PyTorch 与 ONNX：模型的跨平台部署策略
【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的标准，旨在解决模型的可移植性问题，使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式，并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。