本文介绍了一种基于模块化线性化注意力（MLA）的自然语言处理技术，显著提升了自回归任务的推理质量和效率。通过结合不同的注意力机制和优化方法，开发了Lamina推理系统，提供更高的吞吐量，并探讨了加速文本生成的关键技术，如推测解码和非自回归方法。