大型语言模型通过预测序列中的下一个词来工作，这个过程包括对输入文本进行分词，并将其通过 Transformer 层。这些层利用注意力机制，根据查询（query）、键（key）和值（value）向量来权衡不同词元（token）的重要性，从而使模型能够理解上下文。在推理过程中，'预填充'（prefill）阶段并行处理整个提示（prompt），并将中间计算结果存储在 KV 缓存中，这对于后续词元的有效 '解码'（decode）生成至关重要。然而，这个 KV 缓存会消耗大量内存，尤其是在处理长上下文时，这推动了优化技术的发展。 AI
影响 解释了 LLM 的核心推理机制，强调了上下文长度与计算成本之间的权衡。
排序理由 对 LLM 机制的详细解释，引用了学术论文和技术来源。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
