MHA2MLA MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法，基于多头潜在注意力机制（MLA）优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术，显著减少KV缓存内存占用，同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调，适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景，具备高兼容性和低资源消耗优势。 AI项目与工具 2025年06月12日 47 点赞 0 评论 403 浏览
