Flash-MSA — это метод, разработанный для ускорения обучения моделей на последовательностях, содержащих миллионы токенов, за счёт использования ядер разреженного внимания.
Подход направлен на оптимизацию вычислительной эффективности на этапе обучения в сценариях с длинным контекстом.
Эта работа призвана решить проблемы масштабируемости, связанные с обработкой чрезвычайно длинных последовательностей в больших языковых моделях.