Das FlashAttention-Team hat eine neue Methode namens Flash-Decoding entwickelt, die die Inferenzgeschwindigkeit großer Transformer-Architekturen deutlich verbessert. Dies gilt besonders für LLMs (Large Language Models) mit langen Kontexten.
Benchmark-Tests zeigen eine bis zu 8-fache Geschwindigkeitssteigerung bei der Dekodierung langer Sequenzen. Flash-Decoding zeichnet sich zudem durch bessere Skalierbarkeit bei unterschiedlichen Sequenzlängen und Batchgrößen aus.
Diese Innovation verspricht, eine entscheidende Rolle in zukünftigen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache zu spielen. Die Anwendung von Flash-Decoding ist relativ einfach und wählt automatisch die passende Methode je nach Problemgröße aus. Dies bedeutet eine wichtige Performance-Verbesserung im Bereich der KI.
