快速 Transformer 解码：只需一个 Write-Head
发布: (2026年1月8日 GMT+8 08:10)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
概述
想象一下你的手机在逐词构建句子时，需要一次又一次地获取同一大块信息——这会导致回复变慢。
Transformer 通常让许多独立的部分同时工作，每个部分都有自己的记忆副本，这会消耗时间和能量。
新的思路很简单：让这些部分从同一个共享位置读取，这样模型就不必一次又一次地重新加载相同的内容。这样可以减少大量的数据搬运，使得在设备上生成文本的速度大幅提升。
测试表明，这一技巧在 速度 上带来了显著提升，同时使用的 内存 大幅减少。由于主要上下文是 共享 的，模型仍然能够很好地学习，用户得到的答案几乎一样好——质量 的损失很小。
这意味着更快的聊天、更流畅的输入建议以及更低的电池消耗，而无需改变用户与应用的交互方式。这是底层的一个小改动，却能让 AI 的响应明显更快。