A Visual Guide to Attention Variants in Modern LLMs

摘要

整理了現代大型語言模型中多種注意力變體，包括多頭注意力、GQA、MLA、滑動窗注意力等。透過視覺化模型卡片，讀者可以了解不同架構如何平衡計算效率與模型效能，特別適合想深入理解 LLM 內部機制或選擇合適架構的開發者。

This article reviews various LLM attention variants including Multi-Head Attention, GQA, MLA, and Sliding Window Attention, supported by visual model cards. It explains how these architectures balance computational efficiency with model performance, ideal for developers and researchers interested in…

重點

• 涵蓋多頭注意力、GQA、MLA、滑動窗注意力等主流變體。
• 透過視覺卡片展示各架構的例項與設計邏輯。
• 探討計算效率與模型效能之間的平衡策略。

提到的工具與公司

• GQA
• MLA
• Gated DeltaNet
• Mamba-2
• MoE
• Latent MoE
• MTP

適合誰看

程式開發者、AI 研究人員、模型架構師。

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