（来源：上观新闻）
从V2👈的MLA开始🏫，每一💏代都在删KV 🐞cach🦈🚻e、删激活参数🔃🇵🇪、删注🅰意力计算量🍎。而这种改变的🏳速度，要远📛🥤比你我🛑想象的🇮🇪快🕶🍩。五、训练越🍋🇻🇺多真的越好吗：T👶RACE的📙🕖扩展规↖🤾♀️律 研究团队还专🇨🇮🤚门研究了一🐑个很实际的☠👷问题：🔃增加训练资源（更🎥多的模拟对话轮次🕶，或者训练🎲🔋更多的能力），带😊🌊来的收益是否⏭🗄能持续增长？🔎 从能力数🥚🔸量的角度看🔜🦜，TRAC🚹🇮🇨E在覆盖1种、2🆒🥉种、4种能力时👵，通过率分👷♀️🥟别约为40.3%👩👦🐢、43%、47👩🌾%，呈现出稳💏定的递进式🇨🇨提升👾⏺。
图1展示了一个📥具体案例：🌛在"侮辱🏟性言论检测"这一🛋任务上9️⃣，AI🚘科学家在23小时🖐👁️🗨️内自主完⚗成了7👩👦👦4轮实验，将模⁉💳型的验证集AUC⛔👀（一种衡量分🇨🇷类模型好坏的指🖖标，越接近🤝👯1越好）🇦🇶从0.903提升🦸♂️✴到了0.9☃🍹82，🥡🎫期间经历了18🎽🚹次"找到更好⚔🧓方案并保留"的关👩🎨☎键节点，同⤴时也经历了大量"🇼🇸🗒尝试无效果而丢🏍弃"的探索过程，🙅👊全程无需🇨🇲人工干预🌭🍻。”加兰说🇧🇲💷。谷歌自研AI5️⃣（人工智能）🇧🇼🇻🇦芯片如🙋♂️期上新🌎。V4发布当天，D🎁eepS📅eek研究员🛴🚺陈德里在x上🍸🌧转发并写道🧗♂️🐤： DeepSe㊗ek-V🖤3：2024年1🚘2月26日✌。
