--- title: "KV Injection" created: 2026-06-28 updated: 2026-06-28 type: concept tags: [speculative-decoding, feature-transfer, draft-architecture] sources: [DFlash, DSpark] --- # KV Injection KV 注入(KV Injection)是 [[DFlash]](及继承其骨干的 [[DSpark]])中使用的目标模型上下文特征注入技术。草稿模型在 prefill 阶段从目标模型的选定层提取隐藏状态,经过投影后注入草稿模型的每一层。 ## 机制 **上下文特征提取**: $$H_{ctx} = \text{RMSNorm}\left(W_c [H^{(l_1)}; ...; H^{(l_m)}]\right)$$ 其中 $W_c \in \mathbb{R}^{d \times md}$ 是共享投影矩阵,$\{l_1, ..., l_m\}$ 是选定的目标模型层。 **层内注入**:在草稿模型的每一层的 key 和 value 计算中,将注入的上下文特征沿序列维度拼接到草稿块表示之前: $$K_i = [W_i^K H_{ctx}; W_i^K H_d], \quad V_i = [W_i^V H_{ctx}; W_i^V H_d]$$ 块内所有位置双向注意力到彼此及注入的目标上下文。 ## 效果 KV 注入使得草稿模型能利用目标模型的**丰富上下文表示**,大幅提升预测质量。这是并行草稿器能在位置 1 上超过浅层自回归草稿器的关键——目标模型的深层语义表示直接流向草稿模型。 ## 参考 - [[DFlash]] - [[DSpark]] - [[parallel-drafting|并行草稿(Parallel Drafting)]]