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- 【attention1】MHA、MQA、GQA和MLA - 知乎
DeepSeek V3 的大火，让我深入学习了MLA的结构、原理和公式，借此，重新整理下相关的MHA、MQA、GQA和MLA这一脉络。
- 探秘Transformer系列之（27）--- MQA GQA - 罗西的思考 - 博客园
MQA（Multi-Query Attention）出自论文 [2019] Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need。 在MQA中，保留query的多头性质，所有查询头共享相同的单一键和值头，这用可以减少Key和Value矩阵的数量，从而降低计算和存储开销。
- The Official Portal Of MQA
MALAYSIAN QUALIFICATIONS AGENCY (MQA) MERCU MQA No 3539, Jalan Teknokrat 7, Cyber 5 63000, Cyberjaya Selangor Darul Ehsan, MALAYSIA N 3° 5 58" E 101° 37 49" +603-8688 1900 Inquiry Complaint Management System Contact Us Inquiry Complaint Counter Services MQA's Mobile Apps Online Services Usage Report
- Transformer注意力机制：MHA、MQA与GQA的对比 | Yue Shui 博客
在显存和时间开销敏感的场景下，MQA 和 GQA-8 是更高效的选择，其中 MQA 表现最优，但可能在模型性能能力上有所不足；GQA-8 则在效率和性能之间达到了良好的平衡。
- MHA、MQA、GQA注意力的介绍和代码实现 - CSDN博客
在 MQA（Multi Query Attention） 中只会有一组 key-value 对；多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。 与MHA不同的是， MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。
- 大模型注意力机制：MHA GQA MQA MLA理论与实践-AI. x-AIGC专属社区-51CTO. COM
本文将系统梳理 MHA、MQA、GQA、MLA 四种主流注意力机制的理论根基，剖析其设计动机、核心原理与代码实践。 一、多头注意力（MHA）：并行特征捕捉的奠基之作
- MQA到底是什么，真的能提升音乐的音质吗？ - 知乎
这回我们一次解答。 MQA（Master Quality Authenticated）为我们提供了一种新的途径，可以“听到艺术家在录音棚里的原声”，同时解决了文件太大的问题。 MQA的工作方式，是将模拟音频像折纸一样“折叠”起来，变成一个更小的文件。
- MQA_百度百科
MQA是一种英国无损音频解码科技，在手机上用较小文件，享受最高音频分辨率的真无损音质音乐。 这种技术运用足够小的文件封装高采样率的音频流，在完整的解码链路下，把音频细节完整地传送给听者。
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