优化大型语言模型推理：深入探讨 KV 缓存计算节省

本文探讨了基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 推理中 KV 缓存提供的计算节省。 通过分析理论性能提升，作者为优化推理过程提供了宝贵的见解，从而可能实现更快、更高效的 LLM。

• •本文重点研究了在 LLM 推理过程中通过 KV 缓存的实现所实现的计算节省。
• •它提供了在已经生成了“T”个 token 后生成一个 token 时的性能提升的理论分析。
• •该研究使用 GPT-2 模型作为参考点，以了解这些概念的实际应用。