第2节：Attention升级技术¶
🎯 学习目标¶
掌握现代大模型中的注意力机制优化技术，理解推理加速和训练稳定性的工程解决方案。
重点面试问题预览： - MHA/MQA/GQA/MLA的区别和优势 - KV Cache的工作原理和加速效果 - LayerNorm vs RMSNorm的选择 - RoPE位置编码的数学原理
📅 学习计划¶
建议学习时间：3天
- Day 1: 注意力变体深度学习 (MHA→MQA→GQA→MLA)
- Day 2: KV Cache技术 + 归一化技术详解
- Day 3: 位置编码升级 + 综合技术对比分析
📚 学习路径¶
1. 多头注意力变体¶
- MHA → MQA → GQA → MLA演进
- 注意力头数优化策略
- 计算复杂度分析
2. KV Cache技术¶
- 推理加速原理
- 内存优化策略
- 实现细节和代码示例
3. 归一化技术¶
- BatchNorm vs LayerNorm vs RMSNorm
- Pre-Norm vs Post-Norm
- 训练稳定性分析
4. 位置编码¶
- 绝对位置 vs 相对位置编码
- RoPE旋转位置编码推导
- 长序列处理能力
📖 核心阅读材料¶
必读技术文章¶
- Transformer的Attention及其各种变体 - 冷眸博客
- 缓存与效果的极限拉扯：从MHA、MQA、GQA到MLA - 科学空间
- 大模型中常见的3种Norm - 知乎
- 为什么当前主流的大模型都使用RMS-Norm？ - 知乎
- 为什么Pre Norm的效果不如Post Norm？ - 科学空间
- Sinusoidal位置编码追根溯源 - 科学空间
- 博采众长的旋转式位置编码 - 科学空间
选读深入材料¶
- BN究竟起了什么作用？ - 科学空间
✅ 学习检验标准¶
完成以下项目才算掌握本节：
- 技术对比: 清晰区分MHA/MQA/GQA/MLA的优缺点和适用场景
- 代码实现: 完成GQA适配和KV Cache演示代码
- 原理理解: 能从数学角度解释RoPE和RMSNorm的工作原理
- 面试准备: 能解释每种技术选择背后的工程trade-off
💡 学习提示¶
这一节技术含量很高，是现代大模型的核心优化技术，建议： - 循序渐进: 先理解基础概念，再深入数学推导 - 重点关注: 每种技术的motivation和解决的具体问题 - 对比学习: 通过技术对比加深理解各自的trade-off - 实践验证: 通过代码实现加深对原理的理解 - 面试导向: 重点掌握技术选择的工程考量
🚀 开始学习¶
选择感兴趣的技术模块深入学习，每个都是现代大模型的核心技术！