为什么要在乎 LLM 中的提示词缓存？

📌 一句话摘要

本文解释了提示词缓存如何通过在多个请求中重用预计算的 token 前缀来优化 LLM 性能和成本。

📝 详细摘要

本文对提示词缓存进行了技术深度探讨，这是一种旨在降低大语言模型（LLM）应用延迟和成本的机制。文章首先区分了 LLM 推理中计算密集型“预填充”阶段和内存密集型“解码”阶段。KV 缓存优化单个响应，而提示词缓存通过存储相同的提示词前缀（例如系统指令或 RAG 上下文），将这种效率扩展到不同的会话中。作者强调，缓存命中取决于 token 顺序，因此要求将静态内容放置在提示词的开头。文章通过 OpenAI API 演示了实际实现，展示了显著的 token 节省，但作者指出，由于特定的 token 阈值和保留限制，这些优势主要在高规模应用中才能实现。

💡 主要观点

- LLM 推理分为计算密集型预填充阶段和内存密集型解码阶段。 预填充阶段处理初始提示词以生成第一个 token，而解码阶段通过将前一个输出附加到序列中来迭代生成后续 token。

提示词缓存将 KV 缓存原理扩展到跨多个用户和会话。 与仅加速单个响应生成的标准 KV 缓存不同，提示词缓存存储常见前缀的计算状态，供任何共享该前缀的后续请求重用。

提示词缓存的有效性严格取决于 token 的位置。 缓存从提示词的开头开始在 token 级别运行；字符串开头的任何变动都会导致缓存未命中，即使其余内容相同。

需要战略性的提示词工程来最大化生产环境中的缓存命中率。 开发者应将系统提示词和指令等静态信息放置在开头，同时将时间戳或用户 ID 等动态数据移至输入的末尾。

💬 文章金句

- 提示词缓存可以将延迟降低高达 80%，并将输入 token 成本降低高达 90%，效果显著。

这里的难点在于，通用 token 必须位于提示词的开头，因此我们如何构建提示词和指令变得尤为重要。
KV 缓存仅适用于单个提示词和生成单个响应。提示词缓存扩展了 KV 缓存中使用的原理，以实现跨不同提示词、用户和会话的缓存利用。
由于 OpenAI 对激活提示词缓存设置了 1，024 个 token 的最低阈值……因此这些成本效益在实践中只有在大规模运行 AI 应用时才能实现。

📊 文章信息

AI 评分：78

来源：Towards Data Science

作者：Maria Mouschoutzi

分类：人工智能

语言：英文

阅读时间：9 分钟

字数：2207

标签：提示词缓存, LLM 推理, KV 缓存, 成本优化, OpenAI API

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为什么要在乎 LLM 中的提示词缓存？

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