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预填充与解码：大型语言模型推理阶段解析
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文讨论了大型语言模型（LLM）请求的两个阶段：预填充和解码。预填充阶段处理整个提示，受限于计算能力；解码阶段逐个生成令牌，受限于内存带宽。优化策略需根据这两个阶段的特性进行调整，以提高响应速度。使用Redis的语义缓存可以在缓存命中时绕过推理过程，消除预填充和解码的成本。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）请求分为两个阶段：预填充和解码。
- 预填充阶段处理整个提示，受限于计算能力，而解码阶段逐个生成令牌，受限于内存带宽。
- 预填充是计算密集型的，随着提示长度增加，计算工作量呈指数增长。
- 解码是内存带宽密集型的，每个令牌生成依赖于之前的令牌，导致数据移动时间较长。
- 优化策略需根据预填充和解码的特性进行调整，以提高响应速度。
- 使用Redis的语义缓存可以在缓存命中时绕过推理过程，消除预填充和解码的成本。
- 有效的注意力内核和语义缓存是优化预填充的两种策略。
- 解码优化包括使用快速草稿模型进行推测解码和量化技术，以减少每一步的数据移动。
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延伸问答
大型语言模型的请求分为哪两个阶段？
大型语言模型的请求分为预填充阶段和解码阶段。
预填充阶段的主要特征是什么？
预填充阶段处理整个提示，受限于计算能力，计算工作量随着提示长度增加而呈指数增长。
解码阶段是如何工作的？
解码阶段逐个生成令牌，每个令牌依赖于之前的令牌，受限于内存带宽。
如何优化大型语言模型的响应速度？
优化策略需根据预填充和解码的特性进行调整，例如使用Redis的语义缓存可以绕过推理过程。
什么是语义缓存，它如何提高性能？
语义缓存是缓存完整的LLM响应，当新查询与之前的查询语义相似时，可以直接从缓存中获取，避免推理过程。
在解码阶段，如何减少每一步的数据移动？
可以通过使用快速草稿模型进行推测解码和量化技术来减少每一步的数据移动。
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