TransMLA开源项目 – 将GQA转化为更强大的MLA方法

TransMLA是一种将GQA（如LLaMA-3和Qwen-2.5）转化为更强大的MLA（多头潜在注意力）的方法，旨在复制R1能力并探索MoE、MTP、混合精度量化和训练/推理加速等先进技术。

TransMLA的特点:

1. 将GQA转化为MLA，增强模型能力
2. 理论证明MLA在相同KV Cache开销下优于GQA的表达能力
3. 实验验证MLA的优势
4. 探索MoE和MTP结构
5. 混合精度量化训练
6. 训练和推理加速

TransMLA的功能:

1. 将现有GQA模型转化为MLA以提升性能
2. 使用转化后的模型复制R1能力
3. 探索并实现MoE和MTP等先进模型结构
4. 应用混合精度量化进行高效训练
5. 加速大型模型的训练和推理过程

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