要約:
- Group Query Attention (GQA)は、メモリ使用量と計算コストを削減し、モデルの品質を維持するためのモデルアーキテクチャの最適化手法。
- GQAは、複数のクエリヘッドで1つのKとVヘッドを共有することで、標準のMulti-Head Attention (MHA)とMulti-Query Attention (MQA)の中間地点を目指す。
- GQAは、メモリの削減とほぼ同等のモデル品質の維持を実現し、実装の利点やハードウェア効率性も備えている。
- Mixture of Experts (MoE)は、大規模ニューラルネットワークを複数の専門サブネットワークに分割し、効率的なモデルに変換する手法。
- MoEには、専門ネットワーク、ゲーティングネットワーク、スパースアクティベーションの3つの主要コンポーネントがあり、効率的な推論最適化を実現する。
感想:
GQAとMoEは、LLM推論の効率とパフォーマンスを向上させるための重要なモデルアーキテクチャの最適化手法であり、それぞれ異なるアプローチで推論の最適化を実現しています。GQAはメモリと計算コストを削減しつつモデル品質を維持する実用的な手法であり、LLMにとって魅力的な最適化手法です。一方、MoEはモデルの特殊化と効率性に新しいアプローチを導入し、大規模モデルの効率的なスケーリングと多様なタスクの効果的な処理を可能にします。