多头注意力机制详解

多头注意力（MHA）通过多组独立的查询、键、值矩阵捕捉不同维度的语义特征，计算量大但精度高；而多查询注意力（MQA）共享所有头的键和值矩阵，大幅减少显存占用和推理延迟，牺牲少量精度换取极高的吞吐量，是2026年高并发场景下的主流选择，MHA与MQA的核心架构差异解析要理解这两者的区别,我们得先看看大模型在“思考……