在因果语言模型中如何结合缓存键值使用scaled_dot_product_attention？

你遇到的问题本质是PyTorch的is_causal=True参数是为同长度的自注意力场景设计的，并不适配增量推理中缓存键值对（k/v长度大于q）的情况。

为什么is_causal=True不符合需求？ #

当q的长度L小于k/v的长度S时，is_causal=True生成的L×S掩码会强制每个q的第i个token只能关注k/v的前i+1个位置（也就是左下三角区域），这就导致新的q token无法访问完整的历史缓存，只能看到和自己索引对应的前几个k/v位置，完全不符合增量推理中“每个新token可以看到所有历史+当前及之前的新token”的需求。

正确的解决方案：手动构造适配缓存的掩码 #

你需要自己构造一个L×S的矩形掩码，让每个q的第i个token可以访问所有历史缓存 + 当前及之前的新token。以你给出的例子（q长度3，k/v长度6，其中前3个是历史缓存，后3个是新的键值对）为例，对应的掩码构造代码可以这样写：

import torch

# 假设参数
n_heads = 8
head_dim = 64

q = torch.rand((1, n_heads, 3, head_dim))
k = torch.rand((1, n_heads, 6, head_dim))
v = torch.rand((1, n_heads, 6, head_dim))

curr_seq_len = q.size(2)
total_seq_len = k.size(2)
past_seq_len = total_seq_len - curr_seq_len  # 这里是3

# 构造掩码：每个q的第i个token可以访问前(past_seq_len + i + 1)个k/v位置
max_access_indices = past_seq_len + torch.arange(curr_seq_len) + 1
# 生成布尔掩码，再转换为-inf形式
attn_mask = torch.arange(total_seq_len).unsqueeze(0) < max_access_indices.unsqueeze(1)
attn_mask = attn_mask.float().masked_fill(~attn_mask, float('-inf'))

# 调用注意力函数，注意不要设置is_causal=True
attn_output = torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=attn_mask)

这段代码生成的掩码正好是你期望的形式：

[[0, 0, 0, 0, -inf, -inf]
 [0, 0, 0, 0,    0, -inf]
 [0, 0, 0, 0,    0,    0]]

关于增量推理中缓存的正确使用逻辑 #

在Transformer的增量推理场景中，通常我们会维护一个缓存的k/v张量，每次新输入q后，会把新生成的k/v拼接到缓存中。此时每个新的q token必须能访问所有历史缓存 + 到当前位置为止的新token，这种场景下is_causal=True的预设逻辑不适用，必须手动构造掩码才能实现正确的因果注意力行为。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者turboderp