已验证80% 置信事实精确时间
分组查询注意力（GQA）和多查询注意力（MQA）通过让多个Query头共享同一组Key/Value头减小推理时KV Cache显存占用，是Llama 3、Mistral等模型的标配优化
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来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/16
首次发现
来源
相关事实
待验证自注意力通过将输入序列映射为查询Q、键K、值V三组向量，计算Q与K的点积相似度后经Softmax归一化得到注意力权重，再加权汇聚V向量79% 相似待验证GQA通过让多个Query头共享同一组Key-Value头来减少KV Cache的大小77% 相似已验证GQA（Grouped-Query Attention）和MQA（Multi-Query Attention）是MLA之前业界通过共享Key/Value头来缓解KV缓存问题的方案77% 相似已验证自注意力机制将输入序列中每个词映射为Query、Key、Value三个向量，通过计算Query与Key的点积并经Softmax归一化得到注意力权重73% 相似待验证MQA（多查询注意力）让所有头共享一组 KV，相比 GQA，GQA 在质量和效率间取得更好平衡。72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/532362MCP
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