Multi-Head Attention は性能がいいけど、遅い。
一時期流行った Bert から、現在流行っている ChatGPT のような大規模言語モデルまで、最近のモデルには Transformer という機構が利用されています。
この Transformer には Multi-Head Attention という要素技術が使われています。
ただ、Multi-Head Attention は Key と Value のロードに伴うメモリ帯域幅のオーバーヘッドが大きいという問題がありました。
Multi-Query Attention は早いけど、品質劣化の可能性がある
そのメモリへのオーバーヘッドを解消するために提案されたのが Multi-Query Attention です。
Multi-Query Attention は単一のキー・バリューヘッドのみを使用することで、デコーダの推論を大幅に高速化します。
しかし、Multi-Query Attention は品質の劣化を招く可能性がありました。
（「Head が複数だと時間かかるけど性能いい。一方、1 個だと早い代わりに性能的には不十分だよね」という話）
Multi-Head と Multi-Query の中間択：Grouped-Query Attention
Grouped-Query Attention は下図のように、Head のサブグループごとに共有します。
Grouped-Query Attention は、マルチヘッドアテンションに近い品質を実現しつつ、マルチクエリアテンションとほぼ同じ速度で動作するらしいです。
（Multi-Query よりは遅い気もしますが、論文曰く同等らしいです。）
