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• 加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现

  发表:2025年5月12日 |  at 13:00

  随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3和Llama 3等大模型虽然表现出强大的理解与生成能力，但其自回归解码过程中的计算冗余问题依然显著制约着实际应用场景中的响应速度和资源利用效率。

• 一文搞懂多头注意力（PyTorch）

  发表:2025年4月2日 |  at 11:30

  多头注意力（Multi-Head Attention）是对传统注意力机制的一种改进，旨在通过分割输入特征为多个“头部”（head）并独立处理每个头部来提高模型的表达能力和学习能力。多头注意力是 Transformer 模型的核心组件，能够并行学习输入序列不同位置之间的依赖关系。