神经网络Transformer架构中的前缀缓存 前缀缓存是一种在Transformer架构生成任务中用于优化推理速度的技术，其核心思想是通过缓存已计算过的键值对来避免重复计算，从而显著提升长文本生成的效率。 在自回归生成过程中，当模型逐个生成新词元时，每个新词元的计算都需要基于之前所有词元的上下文。传统实现中，每次生成步骤都会重新计算整个序列的键值对，导致大量冗余计算。前缀缓存通过存储历史词元的键值对，使得在后续生成步骤中可以直接复用这些缓存结果。 具体实现时，模型在生成过程中会维护一个键值缓存矩阵。当处理第t个词元时，模型将当前词元的查询向量与缓存中前t-1个词元的键向量进行注意力计算，同时将当前词元的键值对加入缓存供后续使用。这种机制特别适用于长文本生成场景，因为计算复杂度从O(n²)降低为O(n)（不考虑注意力计算本身的平方复杂度）。 在Transformer的解码器结构中，前缀缓存通常应用于自注意力层。对于每个注意力头，模型会保留两个缓存张量：键缓存和值缓存。这些缓存在生成过程中动态扩展，新词元的键值对会被追加到对应缓存的序列维度上。在硬件实现层面，这些缓存通常存储在GPU显存中以确保高效访问。 优化策略包括使用固定大小的循环缓存来处理超长序列，或者采用分层缓存机制来平衡内存使用和计算效率。在KV缓存量化等进阶技术中，还可以对缓存进行压缩以进一步降低内存占用。