Flash-MSA는 희소 어텐션 커널을 활용하여 수백만 개의 토큰이 포함된 시퀀스에 대한 모델 학습을 가속화하도록 설계된 방법입니다.

이 접근 방식은 긴 컨텍스트 시나리오에서 학습 단계 중 계산 효율성 최적화에 중점을 둡니다.

이 작업은 대규모 언어 모델에서 매우 긴 시퀀스를 처리하는 것과 관련된 확장성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.