当你向ChatGPT提问时，是否好奇过它为什么能在几秒内处理成千上万个单词，并给出连贯的回答？这背后的秘密就藏在注意力机制的性能优化中。

想象一下，如果你是一个同时处理1000个学生作业的老师，传统方法需要你逐一对比每个学生与其他所有学生的答案——这意味着要进行100万次比较！但聪明的老师会想出更高效的方法，这就是我们今天要揭秘的故事。

一、传统注意力的内存和速度问题

什么是大模型的注意力机制？

在开始优化之前，我们先用一个生活化的例子理解注意力机制。

假设你在嘈杂的咖啡厅里和朋友聊天。你的大脑会自动专注朋友的声音（关注重要信息），过滤掉背景音乐和其他对话（忽略不重要信息），结合聊天的情况动态调整话题（注意力动态分配）。

大模型的注意力机制本质上在做同样的事情。在处理一句话时，决定应该关注哪些词，忽略哪些词。

但是传统的注意力机制有一个致命缺陷，二次方复杂度，即O(n²)的性能噩梦。

让我们用数字说话感受下二次方复杂度。

• 100个词的句子：需要 100² = 10,000 次计算

• 1,000个词的文章：需要 1,000² = 1,000,000 次计算

• 10,000个词的长文档：需要 10,000² = 100,000,000 次计算

这就像是一个班级里每个学生都要和其他所有学生握手一样，人数越多，握手次数呈指数级增长。

注意力机制O(n²)复杂度会带来什么问题？

（1）首先是计算速度灾难。 短句子（50个词）可能0.01秒就处理完成，但长文章（2,000个词）可能需要几分钟，超长文档（10,000个词）可能需要几小时甚至处理不了。

（2）其次是内存消耗爆炸。 100个词需要记住10,000个关系大约消耗20MB内存，2,000个词需要记住4,000,000个关系消耗约8GB内存，4,000个词需要记住16,000,000个关系消耗约32GB内存。这就是为什么你的电脑处理长文档时会卡死！

内存使用量 = 序列长度² × 隐藏维度 × 精度字节数一个2048长度的序列，在fp16精度下就需要： 2048² × 1024 × 2 字节 ≈ 8.6GB 内存！

（3）然后是成本飙升。 以ChatGPT为例，处理100个词成本1美分，处理1,000个词成本不是10美分而是1美元（100倍增长），处理10,000个词成本达到100美元（10,000倍增长）！这就是为什么很多AI服务对输入长度有严格限制。

（4）最后是现实的硬件限制。 一张高端显卡（RTX 4090）只有24GB显存，处理4,000个词的文档就可能用完所有显存，想处理10,000个词需要几十张显卡并行工作。所以你看到GPT-3.5最多处理4,000个词（约3页纸），GPT-4最多处理8,000-32,000个词。

用户体验直接受影响，等待时间长，费用昂贵，经常报错超出长度限制，即使能处理长文档理解质量也会下降。

这就是为什么急需优化注意力机制！

二、Flash Attention内存优化和MQA/GQA加速推理

大模型的Flash Attention如何进行内存优化？

Flash Attention是一种优化大模型注意力机制的算法，通过分块计算的方式解决了传统注意力在处理长序列时内存需求爆炸的问题。它将原本需要同时处理的大矩阵分解为小块逐一计算，使内存使用从平方级别降为线性级别。

回到开篇，老师需要同时批改1000个学生作业。

（1）传统方法（标准注意力）：需要把1000份作业摊在桌子上同时进行比较，这时没有足够大的桌子满足需求，可能需要租个体育馆。

这时传统注意力需要将整个注意力矩阵加载到GPU内存中，对于长序列，内存需求爆炸式增长，导致大量时间浪费在内存读写上。

（2）Flash Attention方法：每次只需要拿10份作业到桌子上，处理完这10份，再拿下一批，这时候用普通办公桌就够了。

而Flash Attention进行创新，通过分块处理将大的注意力计算分解为小块，每次只处理一小部分，边计算边更新结果，这样就不需要存储完整的注意力矩阵。

大模型的MQA/GQA如何实现推理加速？

MQA（多查询注意力）和GQA（分组查询注意力）是两种优化大模型推理速度的技术。它们通过让多个注意力头共享Key-Value矩阵的方式，大幅减少内存使用和计算量，从而实现推理加速。MQA让所有头共享KV，GQA则采用分组共享的策略。

想象一下，图书馆里有8个读者需要查找资料。

（1）传统多头注意力（MHA）方法：8个读者，每人都要一份完整的图书目录和索引，需要8套完整资料，占用大量存储空间。

这时传统MHA为每个注意力头都维护独立的Query、Key、Value矩阵，内存消耗随头数线性增长，在推理时需要为所有头分别计算和存储KV对。

（2）多查询注意力（MQA）方法：8个读者共享一份图书目录和索引，每人只保留自己的查询记录，存储需求大幅减少。

而MQA进行创新，所有注意力头共享同一套Key-Value矩阵，只有Query矩阵独立维护。

（3）分组查询注意力（GQA）：将8个读者分成2-3组，每组共享一套资料，既节省存储又保持一定的多样性。

GQA将多个Query头分组，每组共享一套Key-Value矩阵，在MHA和MQA之间找到最佳平衡点，既减少了内存使用，又保持了较好的模型质量。实际测试中，MQA推理速度提升1.3-1.8倍，GQA提升1.2-1.5倍但质量损失更小。

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二、如何学习大模型 AI ？

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？

• 大模型是怎样获得「智能」的？

• 用好 AI 的核心心法

• 大模型应用业务架构

• 大模型应用技术架构

• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识

• 提示工程的意义和核心思想

• Prompt 典型构成

• 指令调优方法论

• 思维链和思维树

• Prompt 攻击和防范

• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG

• 什么是模型

• 什么是模型训练

• 求解器 & 损失函数简介

• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它

• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调

• Transformer结构简介

• 轻量化微调

• 实验数据集的构建

• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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