Architectural variations: rank-1/low-rank projections, factorized embeddings, custom positional encodings, alternative norms
让我们详细了解一下模型准备流程——从微调到最终生成可在设备端运行的格式。理解这一点至关重要，因为 Google 最初只发布了 PyTorch 格式的 FunctionGemma 模型，而移动端部署需要进行格式转换。
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Rank-3 factorization is the key trick for trained models