多查询注意力（Multi-Query Attention，MQA）是一种改进的注意力机制，它是多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）的一种变体。MQA的主要特点是让所有的查询头（Query）共享同一个键和值（Key和Value）矩阵，而每个查询头只保留一份独立的查询参数。这种设计显著减少了显存占用和计算资源的需求，从而提高了模型在长序列输入和大规模模型中的推理效率。
具体来说，MQA通过减少显存读写操作，有效缓解了传统多头注意力在显存使用上的瓶颈问题。然而，尽管MQA在推理速度上有显著提升，但可能会对模型的精度产生一定影响。因此，在实际应用中，MQA通常需要从训练开始就支持多查询注意力，或者可以通过微调已训练好的模型来添加MQA支持。
MQA已被广泛应用于许多大型语言模型中，如Falcon、PaLM、StarCoder等。这些模型利用MQA机制来加速解码器的推理速度，同时保持较高的性能水平
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