Flash-MSA est une méthode conçue pour accélérer l'entraînement des modèles sur des séquences contenant des millions de tokens en utilisant des noyaux d'attention clairsemée.
L'approche se concentre sur l'optimisation de l'efficacité computationnelle pendant la phase d'entraînement pour les scénarios à contexte long.
Ce travail vise à relever les défis de scalabilité associés au traitement de séquences extrêmement longues dans les grands modèles de langage.