Cost-Optimal Grouped-Query Attention for Long-Context LLMs
作者: Yingfa Chen, Yutong Wu, Xu Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
发布时间: 2025-03-13
来源: arxiv
研究方向: 大型语言模型（LLM）的优化与高效处理
主要内容
该研究旨在通过优化Transformer架构中的分组查询注意力（GQA）机制，降低LLM在处理长文本时的计算和内存成本，同时保持其语言建模能力。
主要贡献
1. 解耦注意力头数量与隐藏维度，提高计算分配的灵活性。
2. 考虑上下文长度和注意力头配置对计算和内存成本的影响。
3. 建立损失与注意力头配置之间的关系，预测训练前损失。
4. 寻找计算和内存最优的头配置，提高LLM在长文本处理场景中的效率。
5. 提出更准确的计算和内存成本公式，指导成本最优LLM的设计。
研究方法
1. 分组查询注意力（GQA）机制
2. 参数规模、上下文长度和注意力头配置的系统比较
3. 扩展现有的缩放方法，以指导训练和推理过程中成本最优LLM的构建
4. 量化缩放研究，评估不同模型配置的性能、计算成本和内存成本
5. 实验验证不同头配置和上下文长度下的损失预测和性能表现
实验结果
实验结果表明，在处理足够长的序列时，具有较少注意力头的大型模型可以实现更低的损失，同时降低计算和内存成本。此外，研究还发现，在特定成本和/或推理上下文长度下，常用的头配置可能不是最优的。
未来工作
未来工作将集中在以下方面：探索更有效的注意力机制，进一步降低计算和内存成本；研究不同硬件平台上的优化方法，提高LLM在不同场景下的效率；探索LLM在更多领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉等。