大模型底层架构与推理机制源码深度剖析

文章从源码层面拆解大语言模型推理的完整链路，涵盖 Transformer 主干、因果掩码与 KV 缓存，以及 llama.cpp 推理引擎和采样策略。KV 缓存使每步注意力计算的时间复杂度由 O(n²) 降为 O(n)；llama.cpp 借助 GGUF 4-bit 量化、批处理与多线程调度显著降低显存占用并加速 decode。温度与 Top-p 采样则在生成多样性与稳定性之间取得平衡。