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本文探讨了LLM（Language Model）在生成预测Token时采用的三种策略：贪心策略、Beam Search和Top-K sampling。贪心策略倾向于生成重复内容，而Beam Search通过保留概率最大的Token序列来引入多样性，但可能仍导致模型陷入局部最优解。Top-K sampling则通过随机采样概率最高的k个token来增加多样性，同时丢弃低概率词。此外，文章还讨论了温度参数对sigmoid函数归一化效果的影响，以及如何通过调整温度来控制生成文本的创造性和多样性。

本文探讨了LLM（Language Model）中KV Cache的不足，包括其计算过程中的冗余重复、显存利用率问题以及内存碎片问题。文章指出，尽管通过KV Cache可以缓存中间结果以提升推理速度，但在显存利用率上存在多个不足，如预分配显存未充分利用、显存碎片问题以及无法有效处理不同长度的Prompt导致的显存浪费。接着，文章介绍了操作系统中的Page Attention技术，该技术通过将内存划分为多个page和虚拟内存来优化进程内存分配，为vLLM提供了一种类似解决方案。最后，文章讨论了共享KV blocks的概念，旨在减少显存占用并提高吞吐量。

本文介绍了可学习位置编码（Learnable Position Encoding）的概念、实现方式以及在Transformer模型中的应用。可学习位置编码是一种无需训练即可直接应用的位置嵌入方法，操作简单易懂，易于理解。

本文介绍了MySQL的ACID实现原理，包括原子性、一致性、隔离性和持久性。Innodb作为MySQL最常用的存储引擎，其内部构造包括buffer pool、redo log和undo log。Atomic实现原理主要通过undo log保证事务的原子性，Consistency由业务逻辑或约束实现，Isolation采用MVCC提高事务并发性能。Durability通过redo log防止数据库崩溃造成数据丢失。

Redis底层手搓了很多数据结构，更加适合`Redis`的应用场景，提高了高性能和低存储消耗。