LLM注意力Attention，Q、K、V矩陣通俗理解
QKV的重要性
要理解大語言模型效果的底層實現(xiàn)原理，很大一部分就是理解Transformers Block里面的QKV矩陣。現(xiàn)在前沿的大模型研究工作很大一部分都是圍繞著QKV矩陣去做的，比如注意力、量化、低秩壓縮等等。
其本質原因是因為QKV權重占比著大語言模型50%以上的權重比例，在推理過程中，QKV存儲量還會隨著上下文長度的增長而線性增長，計算量也平方增加。
可以說，現(xiàn)在大模型對外銷售OpenAPI的價格戰(zhàn)，很大一部分就是對QKV極致優(yōu)化的技術戰(zhàn)；圍繞QKV，各大模型廠商使出渾身解數(shù)，在保證效果不變壞的前提下，主要的研究工作就是對性能和存儲的極致壓縮。
在本文，我們將從純概念的角度，增進對QKV的理解。
QKV在哪里
還是這張圖，QKV矩陣是Transformers Block MHA的重要組成部分，當一個文本Token過來的時候，文本Token的Normalization矩陣會分別和Q、K、V的權重矩陣進行矩陣乘法操作，得到三個不同的矩陣，以進入后面的計算過程。
圖片
以7B模型為例，計算數(shù)據(jù)的Shape如下：
Token Normalization Shape：[1, 4096]
Q、K、V Shape：[4096, 4096]如果考慮一次推理的BatchSize和SeqLen（上下文長度），那就是這個Shape：
Token Normalization：[BatchSize, SeqLen, 4096]
Q、K、V Shape：[BatchSize, SeqLen, 4096, 4096]
其中，4096就是7B模型對應的Hidden Size。從Shape就可以看出，Q、K、V的計算量和存儲量會隨著SeqLen的增長而增長。
QKV的作用
從計算角度理解QKV始終不容易理解它的算法效果，所以本部分從概念的角度理解QKV的作用。
在大型語言模型（LLM）中，特別是在基于Transformer架構的模型中，Q（Query）、K（Key）和V（Value）是自注意力（Self-Attention）機制中的核心組成部分。它們在推理過程中的作用如下：
Query (Q)：
角色：Query向量代表當前正在處理的token或位置，它表示模型需要“查詢”的信息。
作用：在自注意力機制中，Query用于與所有的Key進行比較，以確定每個Key與當前token的相關性。這個比較的結果決定了Value的加權和，從而生成當前token的輸出。
變化性：在自回歸推理過程中，每個新生成的token都會有一個新的Query向量，它只依賴于當前token的信息。
Key (K)：
角色：Key向量代表序列中每個token的唯一標識，用于與Query進行比較。
作用：Key向量用于計算與Query的相似度或匹配程度，這個相似度得分決定了相應Value在最終輸出中的權重。
穩(wěn)定性：在自回歸推理中，對于已經生成的token，其Key向量在后續(xù)的推理過程中會被重復使用，因為它們代表的是已經確定的token信息。
Value (V)：
角色：Value向量包含序列中每個token的實際內容或特征，它對生成當前token的輸出有貢獻。
作用：Value向量根據(jù)與Query的相似度得分（由Key確定）被加權求和，生成當前token的輸出。
穩(wěn)定性：與Key類似，對于已經生成的token，其Value向量在后續(xù)的推理過程中也會被重復使用。
在自回歸推理過程中，模型一次生成一個token，并且每個新token都會基于之前所有token的信息。因此，對于每個新生成的token：
Q：需要重新計算，因為它依賴于當前token的信息。
K 和 V：可以被緩存（即KV Cache），因為它們代表之前已經生成的token的信息，這些信息在生成后續(xù)token時不需要重新計算。
總結來說，Q、K、V在推理過程中共同工作，通過自注意力機制允許模型在生成每個新token時動態(tài)地聚焦于序列中相關的信息。
Q代表了當前token的查詢需求，而K和V則提供了序列中每個token的標識和內容，使得模型能夠根據(jù)當前token的需求加權組合之前的信息，生成連貫和相關的輸出。
為什么需要QKV，不能直接從Q得到輸出呢？
在Transformer模型中，區(qū)分Q（Query）、K（Key）和V（Value）的原因主要有以下幾點：
角色分離：
Q、K、V的設計允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時，更有效地捕捉不同位置之間的關系。Q代表當前位置希望獲得的信息，K代表序列中各位置能提供的信息，而V則代表當查詢和鍵匹配時，應該從各位置獲取的實際內容。
通過這種方式，模型可以靈活地捕捉不同位置之間的依賴關系。
增強模型能力：
使用獨立的Q、K、V允許模型學習到更復雜的關系。每個位置不僅可以決定與其他位置的關聯(lián)程度（通過Q和K），還可以決定從每個位置獲取什么樣的信息（通過V）。
靈活性和表達能力：
獨立的Q、K、V矩陣增加了模型的靈活性和表達能力。模型可以學習到如何根據(jù)上下文將重點放在不同的信息上。
并行處理：
Transformer模型的設計允許在處理序列時進行高效的并行計算。Q、K、V的獨立使得模型可以同時計算整個序列中所有位置的注意力分數(shù)，這大大提高了計算效率。
信息檢索類比：
可以把Q、K、V機制類比為一個信息檢索過程。
Q類似我們提出的搜索問題，目的是從大量信息中尋找相關答案；K類似信息庫中的索引，它們決定哪些信息與查詢相關；V類似實際的內容，是查詢找到相關信息后的返回結果。
Q用來提出問題，K用來匹配相關性，V則是我們最終希望獲取的信息。
綜上所述，QKV的區(qū)分使得Transformer模型能夠更加靈活和有效地處理序列數(shù)據(jù)，捕捉復雜的依賴關系，并適應不同的任務需求。
直接從Q得到V會限制模型的表達能力和靈活性，因為它忽略了通過K來確定相關性的重要性，并且減少了模型處理信息的靈活性。
在LLM推理時，為什么KV可以Cache？
在LLM（Large Language Model，大型語言模型）推理過程中，KV（Key-Value）Cache可以被緩存的原因主要基于以下幾個方面：
減少重復計算：
在自注意力機制中，如果沒有KV Cache，每次生成新token時，模型需要重新計算整個歷史序列的Key和Value向量，并參與注意力計算，這導致了大量的重復計算。通過緩存歷史序列的K和V，可以避免這種重復計算，顯著降低推理的計算復雜度。
提升推理速度：
KV Cache通過緩存Key和Value向量，使得模型在生成新token時只需計算當前token的Query向量，并與緩存的Key和Value進行注意力計算，這樣可以加快推理速度。
降低計算復雜度：
自注意力機制的計算復雜度為O(n^2?d)，其中n是序列長度，d是向量維度。使用KV Cache后，計算復雜度可以降低到O(n?d)，顯著減少了計算量。
跨請求復用：
在某些場景下，多次請求的Prompt可能會共享同一個前綴（Prefix），這些情況下，很多請求的前綴的KV Cache計算結果是相同的，可以被緩存起來，給下一個請求復用。
綜上所述，KV Cache在LLM推理中通過緩存Key和Value向量，有效減少了重復計算，降低了計算復雜度，提升了推理速度，并且優(yōu)化了顯存資源的使用，從而提高了模型的推理效率和吞吐量。
那為什么Q不可以Cache？
因為Q不需要Cache…
在LLM（Large Language Model，大型語言模型）推理過程中，不緩存Q（Query）的原因主要有以下幾點：
依賴性差異：
在自回歸Transformer模型中，每個新生成的token的輸出（即Q）只依賴于當前token的Q以及之前所有token的K和V。
因此，對于計算下一個token的輸出，不需要重復使用之前的Q，而K和V則需要被重復使用。
計算效率：
由于每次推理只會用到當前的Q，而這個Q在下次推理時不會被再次使用，因此緩存Q不會帶來效率上的提升。
相反，K和V在每次推理中都需要被使用，緩存KV可以避免重復計算，從而加速推理過程。
自回歸特性：
在自回歸模型中，每個Token的生成僅依賴于它之前的所有Token，這意味著每個新Token的生成只需要當前的Q和之前所有Token的KV。由于每個Q都是基于前面序列來生成的，緩存Q對于計算Attention沒有意義。
綜上所述，由于Q在自回歸Transformer模型中的使用特性和計算過程中的不對稱性，緩存Q不會帶來推理效率的提升，因此LLM推理過程中通常不緩存Q。
為什么區(qū)分MHA和MLP？
在Transformer模型中，Multi-Head Attention (MHA) 和 Multi-Layer Perceptron (MLP) 是兩個核心組件，它們各自承擔著不同的功能，共同協(xié)作以提升模型的性能。
MHA 的作用：
捕捉上下文信息：MHA通過多個頭的方式，可以同時關注輸入序列的不同部分，從而增強模型對上下文信息的捕捉能力。
提高模型的表達能力：MHA允許模型在不同的表示子空間中學習信息，這有助于模型學習到更豐富的特征表示。
**處理長序列數(shù)據(jù)：**雖然MHA的計算量較大，特別是對于長序列，但它通過并行計算和優(yōu)化策略（如稀疏注意力）來提高效率1。
MLP 的作用：
非線性映射：MLP通過多層感知機對MHA的輸出進行非線性變換，這有助于模型學習到更復雜的特征表示。
提升模型的表達能力：MLP的引入使得模型能夠捕捉到輸入數(shù)據(jù)中的非線性關系，從而提高模型的表達能力。
整合特征：MLP將MHA提取的特征進行整合和進一步處理，為模型的輸出提供必要的特征表示。
MHA和MLP的協(xié)同作用：
特征提取與整合：MHA負責提取輸入序列的上下文特征，而MLP則負責對這些特征進行進一步的整合和轉換，兩者共同工作以提高模型的性能2。
通過區(qū)分MHA和MLP兩個部分，Transformer模型能夠更有效地捕捉輸入序列的上下文信息，并學習到更豐富的特征表示，從而在自然語言處理任務中取得優(yōu)異的性能。
