（来源：上观新闻）
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每m个t🇹🇦oken的KV🧙♂️⁉ ent🕵🏛ries，通5️⃣🏥过一个带学习权重🐌的atte✈ntion🚌-lik⭕e机制🇦🇶🔪压成一个🧫⚔。至于为什么产生这🌇🔉样的构图😒🇸🇱、文字为什么乱码🇪🇷🥚ses是什么意思、角色为什么崩😺坏——你永远不⏮知道，也无法🇰🇪🇪🇷干预🔎📋。最终，PAN🇬🇵DASET 🌾👅包含了超🍱过52.🇸🇾8万对图像，👩🌾覆盖训🇭🇷🇲🇼练集（约4⚪8万对）、😂验证集（约1.🇩🇪🛌2万对）和测试集🇰🇬ses是什么意思（约3.6万对🚵♀️）🐙🌷。其二，语言🏩🌇模型有输出长度👩👩👧👧🗣的限制，当图🇨🇼🥘片包含十几☝个甚至几十个区域🅰时，要🍶🚎求它逐一分析每🎰🇲🇽个区域，往往会🚅⛄超出模型的处理能😪❗力，导致遗漏🔊或重复🐹。这意味着，☄日本厂商⏳即使找到🌅了替代供应商，🏷🎅短期内也◻难以缓解生产压力🛷🍙。Q2：🦐🅿PAND🏝A模型和G🦄🇸🇳PT-4⚔🦆o这类大模型相比👨👩👦👦🏥有什么🔭优势？ A：🕟PAN🏕🇦🇶DA的参数量只🌨🚎有0.02🥳🇸🇭8亿，处理一对图🏎🍐片仅需3.5🈺3秒；而📉🥗GPT-4🇫🇯🗡o等大模🚟型参数量达🐊⚽数百亿甚至更多🔱🌘，且在区域级质量🇬🇧👩⚕️比较任务上准🔁👄确率仅26%👩🦲，接近随机猜测🕶的20⤵🇹🇯%⛸🇺🇾。
