在大型模型推理过程中，尤其是在使用Transformer架构的语言模型中，KV缓存（Key-Value缓存）是一种重要的技术，用于存储和重用在模型的自注意力（Self-Attention）层中计算得到的信息。这种缓存机制在生成性大型语言模型（如GPT系列）进行连续令牌生成时尤为关键。
自注意力机制和KV缓存
自注意力机制是Transformer架构的核心，它允许模型在处理一个序列时，将每个元素与序列中的其他元素进行比较，以确定它们之间的关系。在自注意力层中，每个输入元素都被转换成三种表示：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。通过计算查询与所有键之间的相似度，模型可以决定在生成每个输出元素时应该给予序列中每个元素多少注意力。然后，这些注意力分数被用来加权相应的值，生成层的输出。
KV缓存的作用
在生成性语言模型的推理过程中，尤其是在逐个生成文本的令牌时，KV缓存存储了之前所有步骤中计算出的键（Key）和值（Value）。当生成一个新令牌时，模型不仅会考虑最新的输入（即最近生成的令牌），而且还会考虑通过KV缓存访问的历史上下文信息。
优势
- 效率提升：通过重用先前计算的键和值，模型可以更快地生成新令牌，因为它避免了对已经处理过的令牌进行重复的计算。
- 上下文保持：KV缓存使模型能够在生成新令牌时考虑到更长的历史上下文，这对于生成连贯和相关的文本尤为重要。
应用场景
KV缓存在各种生成任务中都很有用，例如文本生成、机器翻译、内容摘要等，它帮助模型有效地利用先前的计算结果，提高了推理过程的效率和质量。
