Transformer modelleri, özellikle yalnızca kod çözücü (decoder-only) mimariler, önceki verilere dayanarak bir sonraki belirteci tahmin ederek çalışan gelişmiş araçların temelidir. Bu modellerin mekanizmasını kesin bir şekilde anlamak, dört temel direğin incelenmesini gerektirir: otoregresif üretim süreci, ön doldurma (prefill) ve kod çözme (decode) aşamaları, anahtar-değer önbelleği (KV Cache) yönetimi ve bu süreçteki bellek tüketiminin analizi.
Bu bağlamda, yapay zekada çıkarımın optimize edilmesi yalnızca modelin teorik olarak anlaşılmasına değil, aynı zamanda belirteç işleme sırasında bellek kaynaklarının doğru yönetilmesine de bağlıdır. KV Cache gibi teknikler, hesaplama yükünü azaltarak modelin yanıt hızını önemli ölçüde artırır.