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LLM 提示词架构提升 KV 缓存重用以提高推理效率

通过关注提示词架构，而非仅仅关注硬件和软件配置，可以显著改进 LLM 推理服务器的优化。通过策略性地排序提示词组件并确保确定性构建，开发人员可以最大化 KV 缓存（一种存储已计算注意力键值对的机制）的重用。这种方法可以将预填充工作量减少一个数量级，从而在计算资源方面节省大量成本，尤其适用于处理大型上下文的应用，如具有数字孪生的人工智能原生工作区。