大模型
pub.towardsai.net ·
@Naimish Baranwal
从原始 Transformer 到现代 LLM：Transformer 架构演进（第三部分）——注意力优化（MHA、MQA、GQA、MLA）
文章解释 LLM 生成文本时 KV cache 随 token、层数和注意力头增长而膨胀，成为长对话推理的主要内存开销之一；随后按出现顺序介绍 MHA、MQA、GQA、MLA 四种注意力优化方案，比较各自在缓存大小与模型质量之间的取舍。
AI推荐理由 该文系统梳理 Transformer 注意力优化路线，从 MHA 到 MQA、GQA、MLA，聚焦 KV cache 内存开销这一推理阶段的实际瓶颈，对理解现代 LLM 架构演进和推理成本有参考价值；但属于 Medium 教程系列，非官方或原创研究，信息密度中等。
72
正文
当前仅保存了标题或简介；并非所有来源都提供正文，可通过下方原文链接查看。
来源报道 · 1 篇 · 以下链接均前往原始媒体
Naimish Baranwal
从原始 Transformer 到现代 LLM：Transformer 架构演进（第三部分）——注意力优化（MHA、MQA、GQA、MLA）
10-27 · 原文发布