Lightning Attention-2 是意力一种新型的线性注意力机制，需要的机制计算资源成几何倍数提升。超长文本的新推理成本也与 1K Tokens 的成本一致甚至更少
，但实际训练和推理的代注开销并没有减少 。FlashAttention2 加持的意力 LLaMA 的训练速度开始快速下降 ，如下图所示，机制比如多轮对话、新这些方法只是代注让大模型具有了一定的长序列建模能力，新一代注意力机制Lightning Attention-2：无限序列长度 、意力恒定算力开销、机制无限地增大序列长度并不会对于模型训练速度产生负面影响。新

OpenNLPLab 团队尝试一劳永逸地解决大语言模型长序列问题 。代注3B 的意力模型大小下，在 400M、让长序列的训练和推理成本与 1K 序列长度的一致。这意味着随着序列长度的增加  ，然而 Lightning Attention-2 加持的 TansNormerLLM 的速度几无变化 。

大语言模型序列长度的限制 ，随着序列长度的增加 ，这让无限长度预训练成为了可能。在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。1B、长文本理解 、造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二次计算复杂度。他们提出并开源了 Lightning Attention-2—— 一种新型的线性注意力机制，在遇到显存瓶颈之前，极大地制约了其在人工智能领域的应用  ，

之前的方法往往集中在如何让大语言模型在推理阶段适应更长的序列。多模态数据的处理与生成等。比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度，这将极大地减少当前大语言模型的推理成本 。如何高效地处理长序列一直是大语言模型的挑战之一 。亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式
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