为什么大模型计算的时候只会利用KVcache来存放KV矩阵，Q矩阵每次不一样？_kv缓存技术为什么不能用在训练阶段

大型神经网络计算中使用KV Cache（Key-Value缓存）的概念主要涉及于注意力机制（self-attention mechanism），通常用于Transformer架构中。KV Cache的目的是为了减少计算复杂性，提高效率，并节省计算资源。这涉及到Transformer的推理（inference）阶段，而不是训练（training）阶段。

在Transformer中，自注意力机制的操作包括Q（Query）、K（Key）和V（Value）的计算。这三者用于计算注意力分布以权衡不同位置的输入信息。在推理阶段，Q矩阵通常是由模型输入计算得出的，因此每次输入都不同，而K和V矩阵是通过编码器部分的输出计算得出的，通常相对稳定。

KV Cache的思想是，对于K和V矩阵，由于它们相对稳定，可以在不同时间步骤缓存它们，这样，对于相同的输入，您不需要重新计算K和V矩阵，而可以重复使用它们。这显著减少了计算开销，特别是在处理长序列或大批次数据时。

相反，Q矩阵是依赖于输入的，因此每次都不同，无法进行缓存，因此Q矩阵通常不被缓存。这样做旨在平衡计算和内存的使用，因为缓存Q矩阵可能需要大量内存，而且通常不太实际。

总之，KV Cache是一种用于提高Transformer架构的推理效率的技术，通过缓存K和V矩阵，从而避免不必要的计算，但由于Q矩阵通常不稳定，因此不会被缓存。这种方法在实际应用中可以显著提高大型神经网络的推理性能。