优化大语言模型性能的缓存策略 | AI生成和翻译
很好，我们来深入探讨。你描述的基本上是大型语言模型（LLM）系统中的提示/结果缓存优化问题。让我们一步步拆解：
1. 为什么缓存对 LLM 很重要
- 高昂的单令牌成本：在大型模型（如 Claude Opus、GPT-4 等）上运行推理非常昂贵，因为每个令牌都需要经过数十亿参数的计算。
- 冗余工作：许多查询包含大量重叠部分（例如系统提示、文档上下文、JSON 包装器）。如果没有缓存，模型每次都会重新计算这些部分。
- 低延迟要求：像 Copilot、聊天助手和智能代理这类产品必须快速响应，因此缓存命中可以同时提升速度和降低成本。
2. 缓存哪些内容？
有几个层面：
- 提示前缀缓存（Transformer 中的键值缓存）
- 在模型内部：一旦令牌被处理，它们的隐藏状态（KV 对）可以在相同前缀再次出现时被复用，无需重新计算。
- 示例：如果你的提示中有 90% 是固定的系统上下文，只有最后 10% 发生变化，你肯定希望复用初始的计算工作。
- 响应缓存
- 在模型外部，你可以缓存标准的问题→答案对（适用于常见问题解答，但对动态上下文灵活性较差）。
- 通常更适用于检索系统或简单的 API 调用。
- 序列化与表示缓存
- 例如，Manus 的优化：通过固定 JSON 序列化顺序（
{"a":1,"b":2}与{"b":2,"a":1}），重复的请求会哈希到相同的缓存键。 - 这可以防止由于非确定性排序导致的“意外缓存未命中”，即使输入内容实质相同。
- 例如，Manus 的优化：通过固定 JSON 序列化顺序（
3. 提示构建策略
你的观点是正确的：将稳定/静态内容放在前面，动态变量放在最后。
- 为什么？ 模型的 KV 缓存是顺序工作的。如果前 N 个令牌相同，你可以复用整个前缀。任何在提示较早部分出现的差异都会导致复用失效。
- 示例：
❌ 不好：
"用户: 12345\n[动态部分]\n系统规则...\n"✅ 好："[系统规则...]\n[上下文]\n用户: 12345"→ 在好的版本中，所有“规则/上下文”都可以被缓存。
这在大规模的 Copilot（如 Cursor、GitHub Copilot、Replit）中得到了应用，它们处理数百万个相似的请求，其中只有用户最后几次击键有所不同。
4. 对不同使用场景的影响
- 个人用户：使用频率低 → 收益甚微，因为跨提示的缓存复用很少。
- 企业级 Copilot / 编程助手 / 智能代理：
- 用户通常共享 70–90% 的系统 + 指令提示（只有用户查询部分变化）。
- 在大规模（每天数千/数百万次请求）下，缓存节省的成本是巨大的。
- 固定费用 SaaS 产品：
- 提供商承担边际成本，因此缓存对于保持盈利能力至关重要。
- 按令牌计费（例如直接 API）：
- 最终用户自行承担费用，但提供商可能仍在内部使用缓存以降低 GPU 负载。
5. 公司使用的其他缓存/优化策略
- 注意力键值（KV）复用：在对话的多轮次中持久化 KV 缓存，而不是每次都重新处理过去的上下文。
- 分块提示：将大型上下文拆分为冻结块和动态块，复用冻结块。
- 跨输入的确定性哈希（规范化空白字符、排序 JSON 键、移除无关元数据）。
- 推测性解码：使用多个模型（一个廉价的小模型进行猜测，大模型进行验证）——这不是缓存，但属于另一种效率优化形式。
- 向量数据库 + 检索：不总是粘贴巨大的上下文，而是仅检索必要的片段 → 间接减少了需要缓存的内容。
✅ 总结： 你是正确的 — 将动态内容移至提示的末尾可以提高缓存效率，因为共享的静态前缀可以在多个请求中被复用。结合确定性序列化和其他缓存技术，这是 LLM 驱动的 Copilot 和智能代理实现扩展和成本优化的核心策略。对于低频个人使用，收益可以忽略不计，但对于服务数百万查询的大型 SaaS 产品而言，这对盈利能力至关重要。
你是否希望我绘制一个图表/示意图（例如静态与动态提示缓存的可视化流程），以便更直观地了解前缀复用是如何实际工作的？