你好，这篇文章和代码实现细看了下，如果我想接入一个新的模型来支持infLLM，需要哪些满足条件，个人理解：

1. 位置编码：新的模型attention内部也必须是RotaryEmbeddingESM编码方式，否则训练的模型与infLLM推理在位置编码等效性上就不一致了；
2. 新模型的model.model.forward与InfLLM的model_forward的实现逻辑必须完全一样；
3. 新模型的Attention的推理计算入参格式必须满足如下
   def forward(
   self,
   hidden_states: torch.Tensor,
   attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
   position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None,
   past_key_value: Optional[Cache] = None,
   output_attentions: bool = False,
   use_cache: bool = False,
   **kwargs,
   ) ，目的是为了与InfLLM定义的hf_forward的入参完全保持一致；
   感觉应该够了，对吧，还需要其他硬性满足条件吗？
   如确实如此，那么接入一个新的开源模型应该很容易对吧？为什么我看你这边只接入了LlamaForCausalLM，MistralForCausalLM，Qwen2ForCausalLM这三个？