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English(EN) One Request, End to End: Tokenize, Prefill, Decode, Stream

LLM响应生成详解：分词、预填充、解码、流式输出

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

LLM的响应生成过程可以理解为一个拥有四个关键机器的“单词工厂”：切分器（分词）、阅读器（预填充）、打字机（解码）和传送带（流式输出）。切分器将文本转换为数字令牌，阅读器同时处理这些令牌，并将笔记存储在KV缓存中。然后，打字机逐个令牌生成答案，因为每个新令牌都依赖于前面的令牌，并利用KV缓存避免重新处理整个输入。最后，传送带在生成每个令牌时将其流式传输给用户，从而产生实时打字的效果。 AI

影响 解释了LLM响应生成的内部工作原理，阐明了生成文本所涉及的步骤。

排序理由 该条目使用类比解释了LLM响应生成的技木过程。

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LLM响应生成详解：分词、预填充、解码、流式输出

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Sachin Kr. Rajput ·

    一次请求，端到端：分词、预填充、解码、流式输出

    <p>You type <strong>"Why is the sky blue?"</strong> and press Enter.</p> <p>There's a short pause. Then words start appearing, one after another, like someone is typing to you very fast.</p> <p>What happened during that pause? And why do the words come out one at a time instead o…

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