Flash-MSA adalah metode yang dirancang untuk mempercepat pelatihan model pada urutan yang berisi jutaan token dengan memanfaatkan kernel perhatian jarang.
Pendekatan ini berfokus pada mengoptimalkan efisiensi komputasi selama fase pelatihan untuk skenario konteks panjang.
Karya ini bertujuan untuk mengatasi tantangan skalabilitas yang terkait dengan pemrosesan urutan yang sangat panjang dalam model bahasa besar.