（来源：上观新闻）
对1M t🦉oken的序列，🚀📢原本需要atte🦃🚰nd 1M个to🍾🇳🇮ken，🅾⚱现在只需💾💚要at🈁🏌tend 1🍊024个🕍👸压缩块👲。在7B规模👎🤲（70亿参🗂🎡数）的模型上，结🍡果同样💆😱清晰🇱🇹🐔。TPU 8t🌌👨🏭：面向超大规🦸♀️模训练的🎃📫算力引🇱🇷擎 TPU 8🇸🇹t定位为预训练📕😚与嵌入密集👩❤️💋👩🏆型工作负载的🏚专用加速🙄😅器，谷🖲👨👧👦歌称其能够"✳将前沿模型开发⛪周期从数月压缩🖖至数周"⚽。
说白了就是🥉🕹与其和机💹器早已做得很🐊🕧好的工↪💒厂任务较劲，🚛👨👨👧👦不如把精力放到那🇸🇨📿些过去🎬🇹🇹一直没人♎🌧照顾到的👧生活缝隙里🦜🇲🇿。谷歌自研AI（🇲🇺◻人工智能）芯片🎖如期上新⛑🔹。为了补偿近距离依🐿赖，V4👤额外加了🦏一个s🐀liding🔎🤲 window🕞🇵🇰分支，每⏭个qu🤦♀️🇹🇲ery除了✅♦看压缩KV之🆒外，还能看最近1🥶🗣28个token🌛的uncompr🙋♂️essed🙏SEO/SEM KV🔧🚇。
