[开源推广]：我用 600M 参数小模型，在关键词提取上碾压了 Gemini：性能高 14%，速度快 500 倍

问题描述：

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

• 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
• 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
• 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
• 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
• 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

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从[开源推广]一个基于Attention机制的关键词摘出-KeyATTEN继续

继续迭代了一个月，提出了一个崭新的思路：QKLORA。
现在我很荣幸的宣布，在当前的中文新闻上，我做到了在抽取式关键词提取全面碾压领先闭源模型。
这个方法天生能输出权重，对于某些需要权重排布的任务十分友好。
本项目基于qwen3-embedding 0.6B，参数仅需600M。
在新闻领域的R@10上，超越第二名 +30.0%
该项目的应用前景：文章新闻索引、打tag

不过该模型在需要提炼关键词的情况下，表现中庸。