在文章《Transformer升级之路：20、MLA好在哪里?（上）》中，我们对MLA相比常见MHA、GQA、MQA的一些变化分别做了消融实验，其中的变化包括“增大head_dims”、“Par...| spaces.ac.cn
自从DeepSeek爆火后，它所提的Attention变体MLA（Multi-head Latent Attention）也愈发受到关注。MLA通过巧妙的设计实现了MHA与MQA的自由切换，使得...| spaces.ac.cn
持续将“Transformer升级之路”系列关注到本篇的读者，想必都已经对旋转位置编码（RoPE）有所了解。简单来说，RoPE是施加在Attention的Query（$\boldsymbol{Q...| spaces.ac.cn