大模型厂商纷纷入局的Prompt Cache技术解析

主要观点总结

本文介绍了Prompt Cache技术，该技术旨在通过重用大型语言模型（LLM）中不同提示之间的注意力状态来加速推理。文章详细描述了Prompt Cache的工作原理，包括如何使用Prompt Markup Language（PML）明确定义可重用的文本段，称为提示模块。文章还介绍了该技术的设计和实现，包括提示模块的编码和缓存推理的详细过程。最后，文章评估了Prompt Cache的性能，并显示了其在减少首次生成token的时间延迟方面的显著效果。

关键观点总结

关键观点1: Prompt Cache技术的目标

通过重用大型语言模型中的注意力状态来加速推理。

关键观点2: Prompt Cache的工作原理

使用Prompt Markup Language（PML）定义可重用的文本段，称为提示模块。通过编码和缓存推理模块的状态来实现加速推理。

关键观点3: Prompt Cache的性能评估

在多个LLM上评估了Prompt Cache，结果显示其显著减少了首次生成token的时间延迟，GPU上的性能提升范围从8倍到60倍，CPU上则高达60倍，同时保持输出准确性。

关键观点4: 设计和实现

包括了对提示结构的明确化、提示模块的编码、以及缓存推理的详细过程。使用HuggingFace的transformers库进行实现，并在CPU和GPU上进行了评估。

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