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大模型推理加速核心：从 MHA 到 GQA 再到 MQA，KV Cache 优化机制全解析
为什么 KV Cache 成了大模型推理的命门？ 在 Transformer 架构的大语言模型中，自回归生成（autoregressive generation）是推理阶段的核心模式——每生成一个新 token，模型都需要关注之前所有已生成...
标签：注意力机制
Transformer架构深度解析：从Self-Attention到Multi-Head Attention的PyTorch完整实现指南
自2017年Google在论文《Attention Is All You Need》中提出Transformer架构以来，它已经彻底改变了自然语言处理乃至整个深度学习的格局。从BERT到GPT，从ViT到CLIP，几乎所有现代大型模型的核心...
Flash Attention 原理与实现详解：如何通过 IO-Aware 算法突破注意力机制的计算瓶颈
在过去的几年中，Transformer 架构已经成为深度学习领域最核心的基石，从 NLP 到 CV 再到多模态大模型，几乎无处不在。而注意力机制（Attention）作为 Transformer 的核心组件，其计算复杂度随序列长度呈二次增长...