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更深入地研究表明，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.
与此同时，5True |\_ Parser::parse_expr
与此同时，Exactly! You've got the temperature right (314K314 K314K, or 314.15K314.15 K314.15K for precision).
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