我要投稿

找大模型工作必备：一天一道大模型面试题解析

发布日期：2025-07-31 11:47:01 浏览次数： 1532

作者：阿铭linux

微信搜一搜，关注“阿铭linux”

大模型相关工作岗位需求也会越来越多了，甚至有很多兼职的岗位。所以，接下来一段时间我打算出一个大模型技术解读系列，帮助那些想从事大模型工作的同学，当然，即便你不找相关工作，读一读多了解下大模型技术也是非常有益的。

这一系列文章会持续更新，大家关注和收藏一下吧。今天的面试题是：

解释大模型推理中的KV Cache机制及工程优化价值

想象一下，大模型进行推理的过程，就像我们构思一篇作文：每写下一句话，都需要回过头去仔细阅读前面已经写下的所有内容（也就是上下文），确保逻辑连贯、语义通顺。这个过程对模型来说，计算量巨大。

而KV Cache（键值缓存），就像我们写作时手边那张至关重要的草稿纸。它巧妙地记录下模型在处理前面内容时已经“思考”过的关键信息（即键和值）。当模型要生成下一个词时，不必再从头开始重新计算所有历史信息，而是直接从这张“草稿纸”上快速读取并复用这些结果。

这极大地避免了重复性的“抄写”工作（即重复计算），显著提升了推理速度和效率，让模型能够更流畅、更迅速地“写”出后续内容。

1、什么是KV Cache？

背景：大模型（如GPT）生成文本是“逐词预测”的。比如生成“今天天气很好，我们一起去”，先生成“今天”，再基于“今天”生成“天气”，再基于“今天天气”生成“很好”……每次生成新词，都要计算“当前词”和“前面所有词”的关联度（注意力机制）。

注意力机制的核心：每个词有“查询（Q）”“键（K）”“值（V）”三个向量。计算“当前词”的Q和“前面所有词”的K做点乘（算关联度），再加权V得到输出。

问题：如果没有KV Cache，每生成一个新词，都要重新计算前面所有词的K和V！比如生成第10个词时，要算1-9词的K、V；生成第11个词时，又要算1-10词的K、V——1-9词的K、V被重复计算，浪费算力。

KV Cache的解决方案：

把“前面所有词”的K和V存起来（缓存），每次生成新词时，只计算“当前词”的K、V，然后直接用缓存的“前面词的K、V”算注意力。

举例：生成“今天”时，算出K1、V1，存入Cache；生成“天气”时，算出K2、V2，用K1+K2和Q2算注意力，输出“天气”，再把K2、V2存入Cache；生成“很好”时，算出K3、V3，直接用Cache里的K1+K2+K3和Q3算注意力……

2、工程优化价值

核心价值：大幅提升推理速度，减少重复计算

计算量优化：假设生成长度n，没有KV Cache时，K、V计算量是1+2+…+(n-1)=O(n²)；有KV Cache后，只需计算n个词的K、V（每个词算一次），计算量降为O(n)。比如生成1000个词，没Cache要算约50万次K、V，有Cache只需算1000次，速度提升几百倍。

显存换速度：KV Cache需要存K、V，会占用显存（比如生成1000词，每个词K、V各4096维，FP16格式约占用16MB），但相比速度提升，这点显存开销“很划算”（尤其长文本生成时，效果更明显）。

实际应用：比如ChatGPT生成长回答（比如1000字），如果没有KV Cache，可能要等几分钟；有了KV Cache，几秒就能生成，用户体验大幅提升

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-07-21

接下来，大量的面试中，将会出现 Vibe Coding 测试

2025-06-15

AI Agent 如何让“找人”这件事变得更智能、更高效

2025-06-08

大语言模型(LLM)面试50题（含答案）

2025-06-03

AI招聘的下一站：聘才猫平台全流程智能体亲测体验

2025-05-30

人力资源提示词：背景调查问题清单

2025-05-30

AI【简历评估】智能体：一个找"工作"的工作流

2025-05-27

人工智能在人力资源中的应用：挑战、应用角色和最佳实践

2025-05-20

AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

大语言模型(LLM)面试50题（含答案）

2025-06-08

人工智能在人力资源中的应用：挑战、应用角色和最佳实践

2025-05-27

AI招聘的下一站：聘才猫平台全流程智能体亲测体验

2025-06-03

原创｜从HR+AI到AI Agent：AI驱动人力资源管理体系的重构

2025-05-12

AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别

2025-05-20

AI【简历评估】智能体：一个找"工作"的工作流

2025-05-30

AI Agent 如何让“找人”这件事变得更智能、更高效

2025-06-15

AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别

2025-05-20

人力资源提示词：背景调查问题清单

2025-05-30

接下来，大量的面试中，将会出现 Vibe Coding 测试

2025-07-21

大家都在问

大模型面试题：如何让大模型生产合法的json呢？

2025-04-23

AI在招聘场景中的应用：AI凭什么敢对120万份简历说"绝不误伤任何人才"？

2025-04-09

对话方小雷：单日面试1.4万人，朱啸虎连投三轮的AI应用什么样？

2025-03-13

如何用AI+策略快速从1000份简历找到候选人？

2025-03-05

AI+招聘：智能简历筛选技术如何优化HR工作流程？

2025-01-24

一个合格的AI面试官，需要解决企业招聘哪些问题？

2024-10-31

阿里面试官问：Self-Attention 的时间复杂度/空间复杂度是怎么计算的?

2024-09-12

2024年工作趋势报告 - 老板更愿意雇佣具有AI技能，但经验较少的候选人，而不是没有AI技能，但经验更丰富的候选人？

2024-09-09

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB