简单的来讲就是在模型最推理过程中的self-attention时，缓存下k*v的矩阵，然后每次新的token进来只需要在这个缓存的矩阵上拼接更新就行，避免了许多重复的计算，加快了推理的过程。:该微调方式是对不同的任务加上对应的虚拟token,然后扣子 Coze 教程在大模型的embedding层中加入这些虚拟token的向量，在真正进行训练过程中只更新这些token对应的embedding层向量。：在大模型的前面加上一个小网络层
结构
(小模型
)，训练时让数据先过这个小模型，在过这个大模型，最终权重的更新只更新前面那个小模型。
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