当我们谈论 AI 推理的 KV Cache，我们在说什么？

当我们谈论 AI 推理的 KV Cache，我们在说什么？

摘要

Transformer架构以注意力机制为核心，突破了RNN的串行计算局限，实现了高效的并行训练。通过向量表示和注意力矩阵，Transformer能捕捉丰富的上下文信息，优化模型性能。KV Cache技术的引入进一步提升了推理效率，减少了重复计算。未来，Transformer可能迈向Post-Transformer时代，结合物理世界体验，推动AGI的发展。