本文深入解析了大语言模型的核心技术架构。首先介绍了文本数字化的关键步骤，包括Tokenization和词嵌入转换。重点剖析了Transformer的自注意力机制，详细解释了Q、K、V矩阵的数学原理和计算过程。针对推理阶段的性能瓶颈，文章阐述了KVCache技术如何通过缓存历史键值向量来优化计算效率，同时分析了其显存消耗的代价。最后总结了Tokenizer、注意力机制和KVCache共同构成了大模型