自从DeepSeek爆火后，它所提的Attention变体MLA（Multi-head Latent Attention）也愈发受到关注。MLA通过巧妙的设计实现了MHA与MQA的自由切换，使得模型可以根据训练和推理的不同特性（Compute-Bound or Memory-Bound）选择最佳的形式，尽可能地达到效率最大化。

诚然，MLA很有效，但也有观点认为它不够优雅，所以寻找MLA替代品的努力一直存在，包括我们也有在尝试。然而，经过一段时间的实验，我们发现很多KV Cache相同甚至更大的Attention变体，最终效果都不如MLA。这不得不让我们开始反思：MLA的出色表现背后的关键原因究竟是什么？

接下来，本文将详细介绍笔者围绕这一问题的思考过程以及相关实验结果。

观察 #

MLA提出自DeepSeek-V2，本文假设读者已经熟悉MLA，至少了解之前的博客《缓存与效果的极限拉扯：从MHA、MQA、GQA到MLA》所介绍的内容，因此MLA自身的细节将不会过多展开。

MLA的主要特点如下：

1、MLA在训练阶段是一个qk_head_dims=(128+64)、v_head_dims=128的MHA；

2、MLA在解码阶段是一个qk_head_dims=(512+64)、v_head_dims=512、KV-Shared的MQA；

3、MLA的[qc, qr]、[kc, kr]拼接，可以理解为一种Partial RoPE。

猜测 #

MHA、GQA常用的head_dims是128，而对于MLA来说，不管是从训练看的128+64，还是从推理看的512+64，都要大于128，再结合《突破瓶颈，打造更强大的Transformer》的经验，我们有：

猜测1： 增大head_dims是MLA好的关键之一。

另外，KV-Shared这个特性，可以在同等KV Cache大小下，增大GQA的head_dims或者num_groups，所以有：

猜测2： KV-Shared是MLA好的关键之一。

最后，此前有一些理论和实验显示Partial RoPE可能会对效果有正面帮助（参考《Transformer升级之路：18、RoPE的底数选择原则》），所以有

猜测3： Partial RoPE是MLA好的关键之一。

实验 #

现在我们通过实验逐一检验以上猜测。

设置 #

所有实验公共部分的超参数如下：

1、类似LLAMA3的Dense模型；

2、hidden_size=2048，num_layers=12，num_heads=16；

3、优化器是Muon，Attention部分per head更新；

4、训练长度为4096，总tokens数为16B，总训练步数为16k；

5、所有实验都是只改变Attention，所以参数量不会严格对齐。

Part I #

MLA的KV Cache大小是512+64，约等于GQA2-128（第一个数字是num_groups，第二个数字是head_dims），所以对比的baseline为GQA2-128和GQA1-256。为了验证Partial RoPE，我们增加了GQA1-256-PR，具体做法是将Q、K的256 dims分成192+64两部分，在64上加RoPE，192不加。

结果如下：
$$\begin{array}{c|ccc}
\hline
& \text{Params} & \text{Loss} & \text{Cache} \\
\hline
\text{MLA} & 894M & 2.721 & 576 \\
\text{GQA2-128} & 842M & 2.75 & 512 \\
\text{GQA1-256} & 943M & 2.72 & 512 \\
\text{GQA1-256-PR} & 943M & 2.711 & 512 \\
\hline
\end{array}$$

即
$$\text{GQA2-128} < \text{MLA} \lesssim \text{GQA1-256} < \text{GQA1-256-PR}$$
初步验证了增大head_dims和Partial RoPE的作用。这样看来，MLA的设计中，RoPE和NoPE拼接这部分看似无奈的设计，极有可能是它效果优异的关键原因！原论文声称MLA甚至优于MHA，大概率也是因为所对比的MHA的head_dims只有128。

Part II #

为了进一步验证增大head_dims的作用，我们另外跑了MHA、GQA2-192、MLA-256三个实验，MHA是head_dims=128的常规MHA，GQA2-192是直接增大GQA2的head_dims到192，MLA-256是将MLA的128+64提升到192+64，对照如下

$$\begin{array}{c|ccc}
\hline
& \text{Params} & \text{Loss} & \text{Cache} \\
\hline
\text{MHA} & 931M & 2.721 & 4096 \\
\text{MLA} & 894M & 2.721 & 576 \\
\text{MLA-256} & 989M & 2.705 & 576 \\
\text{GQA2-128} & 842M & 2.75 & 512 \\
\text{GQA2-192} & 899M & 2.729 & 768 \\
\text{GQA1-256} & 943M & 2.72 & 512 \\
\text{GQA1-256-PR} & 943M & 2.711 & 512 \\
\hline
\end{array}$$

可以看到，MHA总参数量更多，KV Cache更是7倍于MLA，但Loss才堪堪追平MLA，这跟DeepSeek-V2里边的结论接近。此外，GQA2-192优于GQA2-128，但不如GQA1-256；MLA的head_dims升到(192+64)后，相比(128+64)也还能进一步提升效果。这些现象都表明，增加head_dims远比增加num_groups更有效。

Part III #

接下来我们验证KV-Shared，即K、V共享全部或大部分dims。这里我们主要考虑的替代品是head_dims不超过256的GQA，并且控制KV Cache的总大小跟MLA接近，所以当KV-Shared时，我们可以至多可以考虑GQA2-256。

由于KV-Shared跟RoPE不完全兼容，参考MLA的做法，我们将256分成192+64两部分，其中

1、192部分不加RoPE，在K、V间共享；

2、64部分加RoPE，只用于K；

3、V另外再投影64 dims，concat到共享的192 dims上去。

这样一来，K、V的head_dims都是256，KV Cache总大小是(192+64+64)*2=640，略大于MLA的512+64=576，这个版本我们简记为“GQA2-(192+64)-S1”，其实“S1”是“Shared-1”的缩写。

Part IV #

另外一种KV-Shared的方案是：

1、192部分不加RoPE，在K、V间共享；

2、64部分加RoPE，同样在K、V间共享；

3、做Attention，由于V带RoPE，此时是绝对位置编码效果；

4、为了保证相对位置编码，将输出分成192+64两部分，64部分再加一次逆向RoPE。

这种做法是K、V完全共享，KV Cache大小是(192+64)*2=512，略小于MLA。这个版本我们称为“GQA2-(192+64)-S2”，“S2”是“Shared-2”的缩写，背后的原理是笔者新提出的VO-RoPE，参考《Transformer升级之路：19、第二类旋转位置编码》。

Part V #

另外，根据同样思路补了几个GQA4和GQA1的实验。所有实验结果汇总如下：
$$\begin{array}{c|ccc|c}
\hline
& \text{Params} & \text{Loss} & \text{Cache} & \text{备注} \\
\hline
\text{MLA} & 894M & 2.721 & 576 & \\
\text{MLA-256} & 989M & 2.705 & 576 & \\
\text{GQA2-(192+64)-S1} & 946M & 2.714 & 640 & \\
\text{GQA2-(192+64)-S2} & 943M & 2.708 & 512 & \text{引入VO-RoPE} \\
\text{GQA4-(64+64)-S2} & 842M & 2.738 & 512 & \\
\text{GQA4-(128+64)-S2} & 899M & 2.713 & 768 & \text{KV Cache最大} \\
\text{GQA1-(512+64)-S3} & 1171M & 2.677 & 576 & \text{head_dims最大} \\
\hline
\end{array}$$

这里“GQA1-(512+64)-S3”是按照MLA的推理形式实现的MQA，形式介乎S1与S2之间，它的主要特点是head_dims大。

结果解读：

1、KV-Shared的GQA自带Partial RoPE；

2、KV-Shared的GQA2-256，也能超过MLA；

3、VO-RoPE的引入，似乎有利于效果（S1 ≲ S2）；

4、同等KV Cache下，head_dims越大越好；

5、GQA2-(192+64)-S2 略微超过 GQA1-256-PR；

6、GQA4-(128+64)-S2 的KV Cache最大，但效果不是最优，再次表明head_dims更关键。

关于KV-Shared，还有两点观察：

1、训练过程中，GQA1-256-PR前期是明显领先GQA2-(192+64)-S2，但后期被追平甚至略微反先，猜测GQA1-256-PR可能有后劲不足的嫌疑；

2、如果没有KV-Shared，GQA顶多是GQA1-256，也就是说head_dims顶天了256，但有KV-Shared的话，GQA可以做到GQA1-512-S，单纯从head_dims看，KV-Shared天花板更高。

Part VI #

由于没有严格对齐参数量，可能读者会有“到底是增加参数量还是增加head_dims更本质”的疑虑，所以这里补充几个对齐参数量的实验。

这里考虑的对齐参数量的方式有三种：

1、double-heads：以“GQA2-128 vs GQA1-256”为例，将GQA2-128的num_heads翻倍，可以让GQA2-128的参数量跟GQA1-256相同；

2、缩减MLP：缩小MLP（SwiGLU）的intermediate_size，也可以使得GQA1-256的参数量跟GQA2-128大致相同；

3、Q&O LoRA：GQA的主要参数量来自Query和Output的投影矩阵，对这两个矩阵改用LoRA，也可以降低GQA1-256的参数量。

实验结果如下：
$$\begin{array}{c|ccc|ccc}
\hline
& \text{Params} & \text{Loss} & \text{Cache} & \text{num_heads} & \text{intermediate_size} & \text{qo_lora} \\
\hline
\text{MLA} & 894M & 2.721 & 576 & 16 & 5456 & \text{No}\\
\hline
\text{GQA2-128} & 842M & 2.75 & 512 & 16 & 5456 & \text{No}\\
\text{GQA1-256} & 943M & 2.72 & 512 & 16 & 5456 & \text{No}\\
\hline
\text{GQA2-128} & 943M & 2.723 & 512 & \color{red}{32} & 5456 & \text{No} \\
\text{GQA1-256} & 843M & 2.747 & 512 & 16 & \color{red}{4096} & \text{No} \\
\text{GQA1-256} & 842M & 2.726 & 512 & 16 & 5456 & \color{red}{\text{Yes}} \\
\hline
\text{GQA4-(64+64)-S2} & 842M & 2.738 & 512 & 16 & 5456 & \text{No} \\
\text{GQA2-(192+64)-S2} & 943M & 2.708 & 512 & 16 & 5456 & \text{No} \\
\hline
\text{GQA4-(64+64)-S2} & 943M & 2.711 & 512 & \color{red}{32} & 5456 & \text{No} \\
\text{GQA2-(192+64)-S2} & 843M & 2.733 & 512 & 16 & \color{red}{4096} & \text{No} \\
\text{GQA2-(192+64)-S2} & 842M & 2.708 & 512 & 16 & 5456 & \color{red}{\text{Yes}} \\
\hline
\end{array}$$

结果主要分三块：

1、heads翻倍相比head_dims翻倍，loss稳定差0.003左右；

2、缩小MLP比head_dims减半，loss稳定优0.004左右；

3、Q&O LoRA性能损失最小，可以实现head_dims翻倍但参数量不增，且loss明显降。

结论：如果从增加参数量角度看，增大head_dims可能是效果增益较大的方向，配合Q&O LoRA可以实现参数量几乎不增，但收益仍相当。

小结 #

初步结论是：

1、增大head_dims收益最大；

2、Partial RoPE对Loss也有一定帮助；

3、KV-Shared应该也有一定作用。

这样看来，此前我们一直在head_dims=128下找MLA的替代品，感觉是起点就先天不足了，难怪一直比不上MLA。要想追平MLA，head_dims应该要192起步了，并辅以Partial RoPE。至于KV-Shared，也可能有用，但应该还需要更大规模的验证。

意义 #

其实这里边的意义，就看我们换掉MLA的决心有多强。

假设 GQA2-(192+64)-S2 可以替代MLA，但MLA也可以升到256，目前看来 GQA2-(192+64)-S2 比不上 MLA-256 。那么换掉MLA的唯二好处是：

1、结构更简单，可以方便加QK-Norm；

2、解码阶段的head_dims由512+64变成了256，同时num_groups变为2，可以TP。

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苏剑林. (May. 04, 2025). 《Transformer升级之路：20、MLA究竟好在哪里？ 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/10907

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        title={Transformer升级之路：20、MLA究竟好在哪里？},
        author={苏剑林},
        year={2025},
        month={May},
        url={\url{https://kexue.fm/archives/10907}},
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