LLM推理入门指南①：文本生成的初始化与解码阶段
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
生成式AI的发展面临着语言大模型（LLM）推理性能和成本的挑战。本系列文章将探讨LLM推理的不同层面及其挑战，并提供有关技术和性能指标的见解。本文主要关注文本生成的初始化和生成阶段。
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关键要点
- 生成式AI的发展面临LLM推理性能和成本的挑战。
- LLM推理使用解码器Transformer模型生成词元，主要挑战来自这种架构。
- 希望帮助读者理解与LLM推理相关的术语和技术，以优化推理性能。
- 本文关注文本生成的两个阶段：初始化阶段和生成阶段。
- 读者需对Transformer架构有基本了解，但无需深入了解注意力机制。
- 解码器输出logit，通过搜索策略转换为词元，常见策略包括贪婪解码和采样解码。
- 生成多个词元的过程包括初始化和生成两个阶段。
- 初始化阶段是加载模型权重和生成第一个词元，生成阶段是逐步生成后续词元。
- KV缓存优化可以减少冗余计算，提高效率。
- SiliconLLM是高效的LLM推理加速引擎，显著降低部署成本和加速生成。
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