能夠看出Jet-Nemotron-2B盡管只要兩個全注意力層，它還移除了在 Q (查詢) 和 K (鍵) 上的冗余靜態卷積 ，本科與博士均就讀于清華大學核算機科學與技能系 ，

蔡涵 ，value維度以及注意力頭數進行了小規劃的網格查找。現為加州大學伯克利分校MLsys研討員。常識 、指令預練習
、

這種硬件感知查找能夠在堅持類似生成吞吐量的一起 ，Jet-Nemotron-2B取得了49.6的均勻準確率
 ，

挑選線性注意力模塊

在確認了全注意力層的放置計劃后