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大模型 Prefill & Decode

时间: 2025-03-12 14:17:28 浏览: 50

### 大模型中的Prefill与Decode过程 #### Prefill 过程在大模型处理输入序列时，Prefill 阶段负责初始化计算环境并执行初步的前向传播操作。此阶段的主要任务是对给定提示词（Prompt）进行编码，并生成初始隐藏状态表示。具体来说： - 对于每一个新请求，系统会先加载预训练好的权重参数。 - 接着将用户提供的文本转换成对应的token ID列表形式。 - 使用Transformer架构下的自注意力机制来捕捉上下文依赖关系[^1]。 ```python def prefill(prompt_tokens, model_weights): hidden_states = initialize_hidden_state(model_weights) attention_outputs = apply_self_attention(hidden_states, prompt_tokens) return attention_outputs ``` #### Decode 过程当完成Prefill之后进入Decode环节，在这个过程中主要关注如何高效地逐个生成后续Token直到满足特定条件为止。为了加速解码速度通常采用如下策略： - 缓存已计算过的Key/Value矩阵以减少重复运算量。 - 利用Vulkan或CUDA等硬件特性来进行批量并行化处理。 - 实施Beam Search算法提高最终输出的质量而非单纯贪心选取最高概率项[^3]。 ```python def decode(current_token_id, cached_kv_matrices, beam_width=5): next_probabilities = compute_next_token_probs( current_token_id, cached_kv_matrices ) top_k_candidates = select_top_k(next_probabilities, k=beam_width) best_sequence = find_best_path(top_k_candidates) return best_sequence ``` 通过上述方法可以在保持较高精度的同时显著提升推理效率，使得大规模语言模型能够更加实时响应用户的查询需求[^2]。

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