斯坦福大學此前提出的FlashAttention算法,能夠在BERT-large訓練中節(jié)省15%,將GPT訓練速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2,擁有了更好的并行性和工作分區(qū),讓計算提速200%,上下文長度擴展更任性!
Flash-Decoding不僅借鑒了FlashAttention的優(yōu)點,同時可以顯著加快推理過程中的注意力,使非常長的序列的生成速度提高8倍。也可以極大提高了encoding速度。
審核編輯:劉清
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原文標題:太強了!斯坦福繼Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding
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