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FlashAttention：具有 IO 感知，快速且内存高效的新型注意力算法
Transformer 模型的核心是自注意力机制（self attention），其在序列长度上时间和存储的复杂度都在 O(N2)O(N2) 级别。随着大语言模型（LLMs）规模的不断扩大，为 LLM 配备更长的上下文背景，在工程实现上面临着非常大的挑战。 来自斯坦福大学计算机系与纽约州立大学布法罗分校的科研团队发表了一种新型的注意力算法…
Transformer 模型的核心是自注意力机制（self attention），其在序列长度上时间和存储的复杂度都在 O(N2)O(N2) 级别。随着大语言模型（LLMs）规模的不断扩大，为 LLM 配备更长的上下文背景，在工程实现上面临着非常大的挑战。 来自斯坦福大学计算机系与纽约州立大学布法罗分校的科研团队发表了一种新型的注意力算法…
