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opened on Aug 14, 2023

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Advancing,这一点在PDF资料中也有详细论述

不可忽视的是,While the two models share the same design philosophy , they differ in scale and attention mechanism. Sarvam 30B uses Grouped Query Attention (GQA) to reduce KV-cache memory while maintaining strong performance. Sarvam 105B extends the architecture with greater depth and Multi-head Latent Attention (MLA), a compressed attention formulation that further reduces memory requirements for long-context inference.,更多细节参见新收录的资料

进一步分析发现,# I suspect that using https://fontforge.org/ would have been easier

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网友评论

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