Flash-MSA es un método diseñado para acelerar el entrenamiento de modelos en secuencias que contienen millones de tokens utilizando kernels de atención dispersa.
El enfoque se centra en optimizar la eficiencia computacional durante la fase de entrenamiento para escenarios de contexto largo.
Este trabajo tiene como objetivo abordar los desafíos de escalabilidad asociados con el procesamiento de secuencias extremadamente largas en modelos de lenguaje grandes.