대규모 언어 모델의 fine-tuning이 일반화되면 ChunkAttention의 활용도가 변화할 것입니다. Fine-tuning이 보다 효율적이고 보급화되면, 각 응용 프로그램이 모델을 세밀하게 조정하고 개별 인스턴스를 배포하는 것이 더 현실적이고 인기가 있어질 것입니다. 이 경우, 각 응용 프로그램이 모델을 세밀하게 조정하고 배포하는 것이 더 비용 효율적이지 않을 수 있기 때문에, 시스템 프롬프트를 디자인하는 데 긴 시스템 프롬프트를 필요로하지 않게 될 것입니다. 이로 인해 시스템 프롬프트의 공유 기회가 줄어들게 되며, ChunkAttention의 활용도가 변화할 것으로 예상됩니다.