（来源：上观新闻）
训练所需🕑🤞的计算🇷🇴量远比微调整个模🇱🇾型小得多，因为🗜🥉需要梯✴💦度传播的参数极少🤭。它在tok👨👩👧🇿🇼en维🇬🇭度引入压缩🍆🇻🇦机制，🏥结合自研🍴🤶的DS👨🚀🇹🇻A稀疏注意力🇸🇳🤥，其让模型📓在处理超🇲🇬🚐长文本🧙♂️时不再对所有to🧖♀️♦ken做全量计🔫🔦算，而是区分轻🧚♂️重：强🍁关联的to🏎🧩ken精读，🚶♀️🤸♂️弱关联的👩✈️压缩或🧥跳过🎸🐟。Qwen、Kim🏁i、G🔺LM、Mini🈯Max、M📬iMo，👨👨👧👦这些国产模👨👩👧型在国🔗际开发者社区的🤡💁出现频👨🎨🈶率正在💽肉眼可见地上🦄🗡升👂。
“烘焙🇸🇦🗑第一股”的元祖2🤓⛽025年🦴蛋糕产品毛利高达⏏70.96%，把👨❤️💋👨中西糕点礼盒548️⃣.81%的毛🏖利衬托得很良🇾🇪🔽心[6]😋。结果显🇺🇦示，在🧀随机剪枝这种😦最极端👩🦲的压缩方式下，K🇪🇷🏌️♀️V Pac🧪🕵ket相🎆🍍比基线表现出了🐘显著更👂👷♀️强的鲁🕡👩💻棒性——性能🇮🇱🔎曲线随压缩率提👩🎨升而下降🏛🍯的幅度远比基⏮👠线平缓🗳。在回答质量方面，🀄💝KV Pa🚵cket在绝大🤗多数配置下都达到🧧🇼🇸了与"完整重计❓☣算"（Fu💵🥔ll Rec⛷ompute🈲，也就是完全不使⤴🦈用缓存、🧹每次从头处🕕🎲理所有🇸🇭🇫🇯文本的理🚲想上限）相当的🔲F1分数，⚓大幅超🎂越"不做🚙👩👧👦任何修补的直🚶🎅接拼接"（N🇳🇬o Recom⏺pute）🤾♀️。
