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グループ化クエリアテンション(GQA)

AI & 機械学習 Svenska → 更新: 2026-10-22

複数のクエリヘッドが、それぞれ専用ではなく同じキー/バリューヘッドを共有するアテンションの変種。品質をほとんど落とさずKVキャッシュを大きく縮め、推論が速くなりメモリも減る。Llama 2/3やMistralなどで標準となっている。

通常のマルチヘッドアテンション(MHA)では各ヘッドが自前のQ、K、Vの射影を持つため、KVキャッシュが巨大になる。対極のマルチクエリアテンション(MQA)は、全クエリヘッドで1つのKVヘッドを共有するのでキャッシュは最小だが、品質がやや落ちる。

GQAはその中間で、クエリヘッドをグループに分け、グループごとにKVヘッドを共有する(例:クエリ32ヘッドに対しKV 8ヘッド)。MHAに近い品質で、MQAに近いメモリ節減が得られ、スループットが上がり、長いコンテキストも扱いやすい。KVキャッシュは推論のボトルネックになりがちなので、現代のモデルで最も効果の大きい設計選択の一つだ。

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