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更多时候，我感觉自己像是丹尼斯餐厅的后厨帮工，却在指摘法国洗衣房餐厅是否迷失了方向。我在这儿用微波炉加热着“大满贯”套餐，却对托马斯·凯勒的酱汁品头论足。我个人认识的苹果工程师，平均而言，才华远胜于我。他们工作更努力，数十年如一日，无人会在下午两点还穿着睡裤就完成某个功能的发布。以我这般平庸之才去评判他们，似乎有些荒谬。
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从长远视角审视，TurboQuant被证明能将关键值缓存量化至仅3比特，且无需训练或微调，不损害模型精度，同时运行速度优于原始的Gemma和Mistral模型。其实施异常高效，产生的运行时开销可忽略不计。下图展示了使用TurboQuant计算注意力逻辑时获得的速度提升：具体而言，在H100 GPU加速器上，4比特TurboQuant相比32比特未量化键值实现了高达8倍的性能提升。
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