（来源：上观新闻）
前三个头使用交🇪🇨叉熵损失函数（适🧞♂️🍙合分类任务）🗒，第四个🉐🧒头使用L1损失函📨数（适合数🧿值回归任📠🇺🇿务）🍆🙅♂️。因为V4把he👊📄ad dim🇱🇸什么叫做二级域名ension 🧢🍥c设成🇧🇱了512（🛅🇲🇳比V3.2的1🕗28大得多），如☑🙂果直接把🥙所有head的☝🇦🇱输出投影🌿🌟回d维会💣很贵，所以做了分©组投影，把n🇻🇬🌔_h个head🌝分成g组⤵😞，每组先投影🚢到一个中间维度d📙🧘♂️_g，最后再🇲🇾合并投影回🎺d🍮。
以最简单的 E🥤🍣asy 级别为例🍍，PANDA🕵 在区域🏂🔫比较任务⛰上的准确率达到了😻58%，而开源的🌚👨🦲蒸馏专项模型🇺🇬 DepictQ🌠*️⃣A 只能在😶用 PAN🕑🧖♂️DASET👶 额外训练后🔑才达到👁49%，如果🏏不额外训练则根本🧯🚪无法完成这项🥅任务🕺。你可以把它理➗🇬🇲解成一🚆种"步步打分"的🐄🇨🇬训练机制♾️🇹🇳。
