量化、剪枝可降低显存占用与访存带宽压力，提升吞吐并缩短延迟；但非结构化稀疏依赖专用算子，低比特量化存在反量化开销与精度损失，需结合硬件实测。
Transformer通过自注意力机制实现并行化训练和长距离依赖捕捉，突破了RNN的序列瓶颈，奠定了GPT、BERT等预训练范式的技术基础。
量化、剪枝可降低显存占用与访存带宽压力，提升吞吐并缩短延迟；但非结构化稀疏依赖专用算子，低比特量化存在反量化开销与精度损失，需结合硬件实测。
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思维树在需要多路径探索的任务上优于思维链，但优势高度依赖任务类型；在需要回溯的规划类任务中准确率提升可达10-30%，而在线性推理任务上收益有限，且搜索开销随分支因子指数增长。
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相对位置通常更好，其平移不变性与长度外推能力更契合语言的局部依赖；绝对位置实现简单，但超出训练长度后泛化较差，因此当前主流 LLM 多采用 RoPE、ALiBi 等相对方案。
稀疏注意力（局部窗口、块稀疏）与线性注意力（核函数近似）可将O(n²)降至O(n)或O(n log n)；FlashAttention通过分块与IO感知减少显存读写；另有低秩近似、KV缓存、多查询/分组查询注意力降低推理开销。
数据少、任务多、算力紧时Prompt-tuning或LoRA更高效，只调0.1%–1%参数且可共享底座；数据充足且任务固定则全参微调上限更高。
Chunk过小会导致语义不完整、上下文丢失，召回噪声增多；过大则向量被稀释，相似度区分度下降，且挤占LLM上下文窗口。中文场景通常以256-512 token为起点，需用Recall@K、命中率和答案忠实度做网格实验，按文档类型和问题粒度调优。