मेडूसा एक नई बड़ी मॉडल अनुमान तेज करने की विधि है, जो ट्रांसफार्मर बड़े मॉडल में डिकोडिंग हेड जोड़कर काम करती है। सट्टा नमूने की तुलना में, मेडूसा अनुमान सटीकता को 60% तक बढ़ा सकती है। इस शोध के सह-लेखक युहोंग (जैसी) ली हैं, जिनका शोध क्षेत्र कुशल मशीन लर्निंग है। मेडूसा के विकास टीम में पीकेटी विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र और फ्लैशअटेंशन के लेखक त्रि दाओ शामिल हैं। यह विधि बड़े मॉडल के अनुमान को तेज करने की उम्मीद करती है, बिना किसी आवश्यकता के।