文章目录

• decoder-only transformer 过程
• KV cache
• 总结

decoder-only transformer 过程

在学习KV cahe之前必须要清楚decoder-only transformer的整个详细流程。
首先prompt经过tokenizer会被划分成一个个token。
其次tokens会经过embedding层变为一个个word vector，这些vector组成了matrix。

这里我们简化过程忽略掉位置编码这一过程的处理，假设已经经过位置编码（相对、绝对均可）。
于是下一步会对这些词向量进行线性变换，得到变换后的Q，K，V矩阵

然后下一步需要进入多头注意力机制，于是就需要将Q、K、V矩阵拆分得到m组Q、K、V。
然后m组Q和K进入注意力机制层进行注意力分数的计算，得到m个注意力矩阵。

然后会对这个attention矩阵进行mask，只保留下三角的内容。
下一步将Attention matrix和V相乘得到的结果在进行拼接，得到的结果就是加入了语音信息的sequence。

然后再经过一个FFN，将特征维度映射到词表大小，最后经过一个softmax分类头就能得到下一次词的概率。

KV cache

kv cache顾名思义就是缓存K和V。
不难发现随着序列增长，attention matrix的计算量是平方增长的。
对于新生成一个token，attention中需要重新计算的内容其实只有新token与其他token的注意力分数，而前面已经生成的token之间的注意力分数其实并不需要计算。
于是我们将K矩阵进行缓存，然后将新来的token，分别与$W_q、W_k、W_k$相乘得到一组线性变换的向量。
然后将这组向量与缓存的K矩阵相乘即可得到新token与前面所有token的注意力分数（形状1×n），（得到的注意力权重，其实就是上下文信息，也就是和其他token相关的权重），然后还需要V来和分数加权，所以这里需要缓存V矩阵。

KV cache的本质感觉更像一种增量算法，因为后面生成的内容不会对前面的token的产生影响，所有只需要维护新增内容即可。
前面将新token的vector经过与$W_q、W_k、W_k$进行线性变换，并进行多头划分。

将Q和缓存的K值进行注意力计算。

然后进行注意力权重和V的加权，最后再进行线性变换称为(1×vocab_size)，然后经过一个softmax分类头得到一个概率分布，即为基于前面所有token信息，对下一个token的概率分布的预测。

总结

KV cache本质上是一种增量算法，避免了attention中大量的重复计算，大大减少了计算量。