概述
KV 快取儲存轉換器已經為先前的標記計算的鍵和值向量，因此它不必為它產生的每個新單字重新計算它們。這是文字產生速度快的最大原因，也是長時間對話期間消耗 GPU 記憶體的主要原因。
KV Cache 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
Transformer 一次產生一個 token 的文本，每個新 token 的注意力層需要與每個先前的 token 進行比較。注意力機制將每個標記轉換為查詢、鍵和值向量。如果沒有緩存，產生令牌數量 1,000 將意味著在每一步重新計算所有 999 個早期令牌的鍵和值 - 二次方，浪費工作。 KV 快取在首次計算並重複使用這些鍵和值向量後保存這些向量，因此每個新步驟僅計算單個最新令牌的向量並參與儲存的快取。這將每個令牌的成本從隨序列長度縮放到大致恆定。權衡是記憶體：快取隨著上下文長度、層數和注意力頭線性增長，通常成為長上下文服務中的主要記憶體消耗者。
技術洞察
在「預填充」階段，模型處理整個提示並填充快取；在「解碼」期間，它會在每一步附加一個令牌的 K/V 並重新參與。快取大小依所選精確度縮放為 2（K 和 V）× 層數 × 頭數 × head_dim × 序列長度 × 批次。為了解決這個問題，現代模型使用分組查詢或多查詢注意力來跨頭共享鍵/值，並且像 vLLM 這樣的服務系統使用 PagedAttention 在非連續區塊中分配緩存，從而減少碎片和浪費。
掌握KV緩存
KV 快取儲存轉換器已經為先前的標記計算的鍵和值向量，因此它不必為它產生的每個新單字重新計算它們。這是文字產生速度快的最大原因，也是長時間對話期間消耗 GPU 記憶體的主要原因。 KV Cache 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將 KV Cache 視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 KV Cache 的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合的通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
透過重複使用對話歷史記錄中快取的鍵/值而不是每輪重新處理它來加快聊天機器人的回應速度。
前綴緩存可在多個用戶之間共享長系統提示的緩存，從而降低成本和延遲。
vLLM 的 PagedAttention 以區塊的形式管理 KV 緩存，以便在一個 GPU 上有效地服務許多並發請求。
將 KV 快取量化為較低精度，以將較長的上下文放入有限的 GPU 記憶體中。
實施模式
KV快取實踐
透過重複使用對話歷史記錄中快取的鍵/值而不是每輪重新處理它來加快聊天機器人的回應速度。
透過重複使用對話歷史記錄中快取的鍵/值而不是每次都重新處理來加速聊天機器人的回應當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
KV快取實踐
前綴緩存可在多個用戶之間共享長系統提示的緩存，從而降低成本和延遲。
前綴緩存可在許多用戶之間共享長時間系統提示的緩存，從而降低成本和延遲當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
KV快取實踐
vLLM 的 PagedAttention 以區塊的形式管理 KV 緩存，以便在一個 GPU 上有效地服務許多並發請求。
vLLM 的 PagedAttention 以區塊的形式管理 KV 緩存，以便在一個 GPU 上有效地服務許多並發請求。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
KV快取實踐
將 KV 快取量化為較低精度，以將較長的上下文放入有限的 GPU 記憶體中。
量化 KV 快取以降低精度，以將更長的上下文放入有限的 GPU 記憶體中 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。