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宛城区微网站开发,网站开发费用鉴定,公司品牌营销策划,wordpress列表翻页有pageKV 缓存是加速 LLM 推理的一种常用技术。要理解 KV 缓存#xff0c;我们必须知道 LLM 如何输出下一个 Token。 算法原理 以下是基于 transformer 架构常见的产生下一个 token 的示意图#xff0c;Transformer 为所有令牌生成隐藏状态#xff0c;隐藏状态被投影到词汇空间我们必须知道 LLM 如何输出下一个 Token。算法原理以下是基于 transformer 架构常见的产生下一个 token 的示意图Transformer 为所有令牌生成隐藏状态隐藏状态被投影到词汇空间最后一个令牌的logits用于生成下一个令牌对后续标记重复上述步骤。图示中使用 argmax 选择下一个 token实际场景中一般top-k 或者 top-p 采样的方法随机产生下一个 token。要生成一个新令牌我们只需要最新令牌的隐藏状态。其他任何隐藏状态都不需要。接下来让我们看看注意力机制在 Transformer 层中是如何计算最后一个隐藏状态的。在注意力机制中我们首先计算查询矩阵和键矩阵的乘积最后一行涉及最后一个词元的查询向量和所有键向量推理过程中不需要其他查询向量。此外最终注意力机制结果的最后一行包含了最后一个查询向量以及所有键值向量。请查看下图以便更好地理解上述分析表明要生成一个新的token网络中的每次注意力操作只需要最后一个标记的查询向量以及所有键值向量。这里有另一个关键点当我们生成新的token时所有先前令牌使用的 KV 向量都不会改变。因此我们只需要为上一步生成的令牌生成一个 KV 向量。其余的 KV 向量可以从缓存中检索以节省计算和时间。这叫做键值缓存KV Caching与其冗余地计算所有上下文标记的 KV 向量不如将它们缓存起来。KV 缓存的算法流程以下是使用 KV Caching 后生成下一个Token的计算流程为上一步生成的令牌生成 QKV 向量。从缓存中获取所有其他 KV 向量。计算注意力。将新生成的KV值存储在缓存中。KV 缓存带来的新挑战如你所见这可以节省推理时间。事实上这就是为什么 ChatGPT 生成第一个 token 比后续 token 花费的时间更长的原因。在这段短暂的停顿期间提示符的键值缓存会被计算出来。也就是说KV缓存也占用大量内存。以 Llama3-70B 为例它的总层数 80embedding 的维度 8k最大输出尺寸 4k这里每个令牌在 KV 缓存中占用约 2.5 MB 的空间4k 个token将占用 10.5 GB 的空间。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课