Transformer modellari, ayniqsa faqat dekoderli (decoder-only) arxitekturalar, oldingi ma'lumotlarga asoslanib keyingi tokenni taxmin qilish orqali ishlaydigan ilg'or vositalarning asosidir. Ushbu modellarning mexanizmini aniq tushunish to'rtta asosiy ustunni o'rganishni talab qiladi: autoregressiv generatsiya jarayoni, dastlabki to'ldirish (prefill) va dekodlash (decode) bosqichlari, kalit-qiymat keshini (KV Cache) boshqarish hamda ushbu jarayonda xotira iste'molini tahlil qilish.
Shu munosabat bilan, sun'iy intellektda xulosalashni (inference) optimallashtirish nafaqat modelni nazariy tushunishga, balki tokenlarni qayta ishlash jarayonida xotira resurslarini to'g'ri boshqarishga ham bog'liqdir. KV Cache kabi texnikalar hisoblash yuklamasini kamaytirish orqali modelning javob berish tezligini sezilarli darajada oshiradi.