九、KV 缓存

这张图详细解释了 KV Caching（Key-Value 缓存）在大型语言模型（LLMs）中的作用原理。它是提高推理速度的核心优化手段之一，特别是在生成长文本时。我们可以分为上下两个部分进行理解：

1）上半部分：标准 Transformer 推理流程

工作流程：

1. 输入序列：如 KMeans is used for，逐词送入 Transformer。
2. 通过 Transformer 层：每个词被转化成隐藏状态（hidden states）。
3. Projection（线性投影）：将隐藏状态映射到词表空间（即 logits over vocabulary）。
4. ArgMax 预测下一个词：取最大概率的词作为下一个输出。

Insight 1：

预测下一个 token，只需要当前最后一个隐藏状态（last hidden state）即可。

2）下半部分：KV Caching 原理（多头注意力机制）

工作原理：

Attention 计算：

注意力机制核心是：

即：

• 用当前 token 的 Query 向量（如 Q_4 for “for”）去和所有历史 Key 做点积（得到注意力权重），
• 然后乘以对应的 Value 向量，加权求和得到输出。

Insight 2：

当前 token 的隐藏状态，只依赖于本 token 的 Query 向量，以及所有历史的 Key 和 Value 向量。

3）底部部分：KV Cache 的实用价

Token-by-token 生成过程示意：

以生成第 5、6、7 个 token 为例：

Token	Key (K) 来源	Value (V) 来源
第 5 个 token	K₅（新生成）	V₅（新生成）
第 6 个 token	K₆（新生成）	V₆（新生成）
第 7 个 token	K₇（新生成）	V₇（新生成）

但第 6、7 个 token 生成时，仍然需要使用前面所有的 K/V 值（如 K₁~₅、V₁~₅）。

KV Cache 的优化点：

• K 和 V 向量在生成之后不会变，可以缓存下来（KV Caching）。
• 下次生成 token 时，直接复用已有的 K/V，而不是重新通过 Transformer 计算一遍，大幅提升效率。

4）总结一句话：

KV Caching 的核心思想：Query 每次重新计算，但 Key 和 Value 是历史不变的，可以缓存下来重复使用，从而极大加快推理速度。

5）KV Caching 的应用场景：

• LLM 文本生成（GPT、ChatGPT、LLAMA 等）
• 推理速度优化，特别是 streaming / auto-regressive generation
• 推理长对话、代码补全等任务中尤其关键

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