【vLLM 学习】Encoder Decoder Multimodal

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

文章通过具体示例和对比，阐明了三种主流开源模型架构（Causal Decoder、Prefix Decoder、Encoder-Decoder）的区别及其在NLP、多模态和计算机视觉等领域的应用，强调了注意力机制和输入输出关系的差异，以帮助用户更好理解。

multimodal vllm 应用开源模型架构注意力机制输入输出关系