Transformer升级之路：从计算瓶颈出发，MLA如何实现理论上的“双优”？

主要观点总结

本文在上一篇文章的实验结果基础上，给出一个偏理论的思考过程，以论证 MLA（Memory-Efficient Attention）在一定范围内的最优性。讨论包括 MHA、GQA、MQA 等不同 Attention 变体的变化以及他们的优势和劣势。

关键观点总结

关键观点1: MLA 的优势

在相同训练成本和推理成本下，MLA 可能是效果最好的 Full Attention 变体。其主要优势在于部分旋转的 Partial RoPE 效果不逊色于完全体的 RoPE，能够在保持效果的同时提高计算效率。

关键观点2: MLA 与其他 Attention 变体的比较

文章讨论了 MHA、GQA、MQA 等不同 Attention 变体，以及他们与 MLA 的比较。例如，MHA 和 MQA 的主要瓶颈在于计算和存储，而 MLA 通过特定的投影和 LoRA 技术解决了这些问题。

关键观点3: 其他值得关注的新工作

文章还提到了像 FoX 和 SBA 这样的新工作，这些变体在理论上也表现出一定的潜力，但相对于 MLA 来说，其效果并未超越 MLA。

关键观点4: 关于TPA和MFA的讨论

文章对TPA和MFA这两个较少被讨论的Attention变体进行了简单介绍和比较。讨论了他们的优点和可能的改进方向。

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