解读

面试官真正想验证的是三件事：

1. 你是否理解KV-cache 在推理阶段占用的显存与带宽瓶颈；
2. 你是否掌握INT4 量化的误差来源与评估方法；
3. 你是否能在真实中文业务语料上，用可复现的实验设计把“PPL 上升 <2%”这一结论说到面试官心坎里。
   因此，回答必须给出实验目的、基线、指标、数据、统计显著性检验五要素，并体现LLMOps 闭环。

知识点

1. KV-cache 显存复杂度：层数 L、头数 H、头维 D、序列长度 S，显存 ∝ L·H·D·S·2·fp16_bytes。
2. INT4 量化公式：
   X_int4 = round(X / scale) + zero_point，scale = (max−min)/(2^4−1)。
3. PPL 定义：PPL=exp(−1/N·Σlog p_θ(x_i|x_<i))，越低越好。
4. 中文鲁棒性测试集：CLUEWSC2020、C3、CSL、自建 10^6 级业务日志。
5. 统计显著性：配对样本 t 检验，p>0.05 认为无显著差异。
6. LLMOps 闭环：数据→实验→监控→回滚，实验元数据必须写入MLflow或自研实验平台，保证可审计。

答案

为在国内A100-80G集群上证明“KV-cache INT4 量化对PPL影响<2%”，我采用以下四步实验：

1. 基线建立
   选用百亿参数自研模型，在fp16 精度下对5 个中文业务场景（客服、搜索、推荐、代码、医疗问答）各采样20k 条真实query，计算场景级PPL_base并记录显存峰值。

2. 量化策略
   仅对KV-cache 做通道级对称INT4 量化，scale 值按token维度动态离线校准，不量化模型权重，避免引入耦合变量；RTN 量化后不重新训练，保证零额外成本。

3. 实验结果
   在相同随机种子下复测PPL，得到：

   • 客服：PPL_base=9.81 → PPL_int4=9.93，+1.22%
   • 搜索：10.45 → 10.60，+1.44%
   • 推荐：8.76 → 8.91，+1.71%
   • 代码：6.12 → 6.22，+1.63%
   • 医疗：11.03 → 11.19，+1.45%
     五场景平均**+1.49%，95%置信区间[1.31%,1.67%]，配对t检验p=0.18>0.05，无统计显著差异。
     同时显存占用下降54.3%**，首token时延降低38%，吞吐提升42%。

4. 数据可审计
   实验IDkv4_ppl_2024q2已上传至公司LLMOps平台，包含：

   • 原始logits、校准脚本、PPL计算脚本、Docker镜像哈希；
   • 质检报告由QA团队二次复现，误差<0.05%。
     由此可随时回滚或二次验证，满足国内合规审计要求。

结论：KV-cache INT4 量化在真实中文业务数据上PPL上升<2%，且已通过统计检验与审计闭环。

拓展思考

1. 误差边界动态调整：若业务对PPL容忍度降至1%，可引入KL散度<0.01作为早停条件，并采用混合精度KV-cache：前20%关键层保留fp16，后80%用INT4，实现误差-显存帕累托前沿。
2. 线上监控：在Prometheus中新增ppl_drift指标，5分钟级滑动窗口与基线对比，漂移>2%自动触发金丝雀回滚，保证生成式AI产品持续符合国内监管对内容质量的要求。