FlashAttention團隊最新研發的Flash-Decoding方法能夠顯著提高大型Transformer架構的推理速度,尤其適用於處理長上下文LLM模型。經過基準測試,Flash-Decoding在長序列解碼速度上提高8倍,並在不同序列長度和批處理大小下表現出更好的擴展性。這一創新有望在未來的自然語言處理任務中發揮關鍵作用。Flash-Decoding的使用方法也相對簡單,可根據問題的大小自動選擇使用,爲AI領域帶來了重要性能提升。