推理还是训练 || KV缓存和CoT技术
App对大型模型API需求将呈指数增长，因此未来在大模型推理方面的需求必然还有巨大的增量空间。而KV缓存和CoT技术的应用，让推理方面有很多系统设计方面的优化和挑战。所以如果有得选的话，推荐去推理相关的AI Infra的方向. 作为一个AI Infra，还是要熟悉一些关于硬件(特别是Nivaida设备)的基本参数和发展方向。比如说 CUDA，NVlink， IB这些基本概念需要做到心中有个具体的概念和参数。
KV缓存是指在大模型推理过程中，通过存储先前计算出的键（Key）和值（Value）向量来减少重复计算的一种技术。具体来说，KV缓存允许模型在生成新的token时，直接从缓存中获取和使用之前token的KV值，而不需要重新计算。这在自回归生成模型中尤为重要，因为每个新token的生成都依赖于之前的token信息，如果不使用KV缓存，每次生成新token都需要重新计算之前的token的KV值，导致计算冗余和延迟增加。
KV缓存的具体工作原理如下：
- 计算阶段：在模型开始推理时，第一个token的KV值会被计算并存储在缓存中。
- 生成阶段：当生成下一个token时，模型只需计算当前token的新KV值，并将其与缓存中的KV值结合，用于后续的注意力计算。
- 节省计算：通过缓存KV值，模型避免了重复计算，显著提高了推理速度。
KV缓存的引入不仅提升了推理效率，还对系统设计提出了新的挑战，特别是在内存管理方面。由于KV缓存会占用大量显存，如何高效地管理和优化KV缓存成为了一个重要问题。例如，PyramidKV方法通过金字塔型的信息汇聚方式，实现了在内存受限情况下保持大模型90%性能的KV缓存策略，有效解决了显存瓶颈问题。此外，KV缓存技术还在不断演进，如Multi-matrix Factorization Attention（MFA）通过引入低秩矩阵分解，进一步压缩KV缓存的大小，同时保持或超越传统方法的性能。
在AI Infra方向，了解和优化KV缓存技术是提升大模型推理效率的关键，对于未来在推理相关的系统设计和优化方面有着重要意义。
CoT技术是指Chain-of-Thought（思维链）技术。它是一种用于提升大型语言模型（LLM）在推理任务上表现的方法，通过引导模型生成多步骤的推理过程来提高任务完成的准确性。具体来说，CoT技术涉及在输入问题中加入特定的提示词，如“让我们一步一步地思考”，以促使模型在生成答案之前进行详细的中间推理步骤。这种方法不仅提高了模型在复杂任务上的性能，还增强了模型推理过程的透明度和可解释性。
在原文的语境中，CoT技术被提及为一种重要的AI基础设施技术，特别是在大模型推理方面，它带来了系统设计上的优化和挑战。这意味着通过应用CoT技术，可以改进大模型在处理推理任务时的系统架构，提高效率和准确性。
延伸拓展：
- 工作原理：CoT技术通过提供结构化的提示来指导模型进行多步推理，确保模型在回答问题时不仅考虑最终答案，还考虑了到达该答案的逻辑路径。
- 应用场景：CoT技术广泛应用于需要逻辑推理的领域，如数学问题解答、常识推理、符号推理等。
- 技术挑战：尽管CoT技术在提升模型性能方面效果显著，但研究发现这些推理过程并不总是忠实于模型内部的实际决策路径，存在“不忠实”现象。
- 未来方向：为了克服这一问题，研究者们提出了多种方法，如引入因果验证机制、加强人工监督等，以提高CoT推理的忠实性和可信度。
- 系统设计优化：在AI基础设施领域，CoT技术的应用需要考虑硬件参数和优化策略，以确保在Nvidia等设备上高效运行，满足大模型推理的计算需求。