（来源：上观新闻）
其实 2013🈵🇵🇭 年我们就🎄开始做天元😸，因为🕟😽当时只🏢有 Caffe（👨🚒🇸🇲注：最初由💱🇹🇹伯克利团队研发和🧛♀️开源的一个深👹🚄度学习框架👩💻🏰，Me🥊⭐ta 基于此开🕘发了 🇮🇳👁️🗨️Caffe 2📺👟，后被🤱并入 P🍷yTorch）👩🌾还没有 PyTo🧟♀️rch🚅，外部👤🎃工具是🇰🇾🐍真的不☎💢好用📉☘。
不过，这是一个🏋🕷很有潜力的功能❤🇲🇻设计，让「阔折😦叠」离 👅AI 🎯⬜硬件更进☘一步🇵🇲。新文档只需🍴👩👩👧👦要套用已训练好🍀👿的适配器🏙🖊，在离线阶🔸段预算一次KV🐂缓存后存储起来，⭐🇱🇦之后直接调用🥒🇸🇹即可，几乎没有额👥🇨🇽外的维护成🇹🇭本🌅。
当然，研究团队🛑🇯🇵也坦诚⚙🧚♂️地指出了这🕊🇮🇳套方案目前的局🇧🇷限：如果检索🇵🇱🏎到的文档与训练时⌨的语料分🍳🏸布差异极大，👨🚒适配器的效果🔔🗂可能会打折扣🚈🚖；目前只在🙋♂️Llama♟️和Qwen这两👩🏫个模型🕞🌾家族上做了充分验🥨🕉证；另外，当被🇦🇱🤩检索的🍽多个文👩👩👧👧🙇档之间🇪🇺本身存在强逻辑🥎依赖关系时（比🕉👨👧👦如多步🇲🇵推理链⛔），KV 🏢Packet🍒能否处理好这种情🇸🇾况还需👩🦰SEO是什么意思要进一步研究🐴👩👦👦。
