FlashAttention团队最新研发的Flash-Decoding方法能够显著提高大型Transformer架构的推理速度,尤其适用于处理长上下文LLM模型。经过基准测试,Flash-Decoding在长序列解码速度上提高8倍,并在不同序列长度和批处理大小下表现出更好的扩展性。这一创新有望在未来的自然语言处理任务中发挥关键作用。Flash-Decoding的使用方法也相对简单,可根据问题的大小自动选择使用,为AI领域带来了重要性能提升。
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