MLA（Multi-head Latent Attention）架构

MLA（Multi-head Latent Attention）是一种创新的留意力机制，旨在优化Transformer模型中的多头留意力（MHA）布局，特别是在推理阶段的效率和资源斲丧方面。以下是关于MLA架构的详细分析：

• 根本概念与改进：
  MLA是对传统多头留意力机制（MHA）的重要改进。在MHA中，每个留意力头都须要缓存独立的键（Key）和值（Value）矩阵，这在推理时会显著增长内存和盘算开销。而MLA通过低秩团结压缩键值（Key-Value），将它们压缩为一个潜在向量（latent vector），从而大幅镌汰所需的缓存容量。
  
  
• 低秩压缩技术：
  MLA利用低秩矩阵分解技术，将键值对压缩成低维的潜在向量。这种方法不但镌汰了缓存的数据量，还保持了模型的性能。例如，传统的MHA须要存储 2 n h d h 2n_h d_h 2nh​dh​的数据量，而MLA将其低沉到 d c
  

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