ParallelComp突破128K长文本推理瓶颈,港大熊璟团队提出KV缓存压缩与并行注意力外推新方案

2025-09-28 17:36:00 2610次浏览

  

作者熊璟是香港大学一年级博士生,师从黄毅教授和孔令鹏教授。其研究成果发表于ICLR、ICML、NeurIPS、ACL、EMNLP、TMLR等顶级会议/期刊,主要研究方向为高效大语言模型推理与自动定理证明。同时担任NAACL、EMNLP、ACL、ICML、ICLR、NeurIPS、COLING等会议审稿人。更多信息详见个人主页:https://menik1126.github.io/

随着大语言模型(LLMs)能力的不断提升,AI处理超长文本的需求日益凸 显。然而,当前主流LLM在推理阶段面临显著挑战:虽然通过旋转位置编码(RoPE)等机制能在训练时高效处理4K-8K tokens的上下文,但当面对128K以上长度的文本时,模型常受显存瓶颈和注意力下沉(attention sink)等问题困扰。传统的文本截断方案容易导致信息丢失,这严重制约了大模型在实际场景中的应用。

当前业界在处理长文本推理时主要面临两大瓶颈:位置编码的长度外推问题和内存瓶颈问题。现有位置编码方案可分为两类:一是基于频率区分的NTK插值方法,通过为不同频段设计专属策略来扩展长度上限;二是各类分块(chunking)方法,通过文本切分和块内位置编码复用来避免重新训练的高成本。然而,在处理超长上下文(>128K)外推时,这两种方案的优劣仍不明确。

针对显存瓶颈问题,普遍采用KV cache压缩方案。研究发现,传统自回归场景下的注意力机制常出现"注意力下沉"现象——模型注意力过度集中在文本首尾。虽然合理利用这一现象可提升性能,但并行注意力下的注意力下沉机制仍有待探索。

图1展示了标准Attention和并行Attention机制下的注意力分布差异,两者都容易出现"塌缩"状态。值得注意的是,并行注意力机制在极长文本中会产生多峰新型"sink"现象,目前尚缺乏系统性研究和有效解决方案。

针对这些问题,我们提出了全新的训练免调(Training-Free)长文本处理方案——ParallelComp。该方案包含三大技术创新:并行Attention分块、KV缓存智能淘汰和注意力偏差校准。

论文标题:ParallelComp: Parallel Long-Context Compressor for Length Extrapolation论文链接:https://arxiv.org/abs/2502.14317代码链接:https://github.com/menik1126/ParallelComp

1. 并行分块注意力机制ParallelComp创新性地扩展了分  块思想,将输入长文本按模型最大处理长度自动切分为若干块(chunk),并与查询并行输入模型进行本地Attention计算。这种设计不仅能获取块内注意力分布,还能通过位置编码重用机制实现128K级别序列长度的灵活外推,且性能无明显损失。

2. 双重淘汰机制分块淘汰(Chunk Eviction)基于每个块内部token的"自信息量"进行在线打分,仅保留信息量最高、最 相关的文本块,大幅降低内存开销。KV缓存淘汰(Parallel KV Cache Eviction)采用高效FlashAttention推断算法,动态评估每个token在Attention计算中的全局重要性,自动淘汰影响较小的token,实现分块粒度的KV缓存智能压缩。通过这些机制,全流程推理所需显存可压缩至64G,并支持128K长度的并行预填充推理,显著提升批量推理和多GPU环境下的效率。

3. 注意力偏差校准研究发现,并行分块机制下容易出现多峰、区域性异常(见图3、图4),这与经典的U型Attention Sink不同。为此,我们提出在Attention分布中对异常高分token实施"偏差校准"——分层 淘汰被极端关注的token,使Attention分布趋 于平滑,有效降低模型关注"死角"和信息遗漏风险。

分层实验表明,不同类型的注意力偏差可通过特定策略缓解:浅层(第1-8层)的首段偏置对检索类任务至关重要;深层(第9-16层)的尾段偏置在模型推理能力中起关键作用;而浅层中部偏置会损害模型理解能力,深层中部偏置则有助于阅读理解任务。

理论分析显示,并行Attention下"稀疏性"与"有效信息量"之间存在量化可控的门槛。随着chunk数量增多和长度增加,Attention大概率只会专注于极少数token。合理选择稀疏参数和分层校准策略,可在计算效率与信息保真度之间取得最优平衡。

大规模实验证明,在A100-80GB单卡环境下,ParallelComp可使模型推理长度从8K无缝外推至128K,prefilling阶段加速高达23.5倍。仅使用8B参数、在8K上下文训练的小模型,在超长文本任务中整体性能达到GPT-4o的91.17%,某些任务甚至超过GPT-4o、Claude-2和Kimi-Chat等高参数闭源大模型。这一成果不仅适用于算力受限场景,更为LLM实际部署提供了新范式。

ParallelComp为长文本推理时代的LLM结构创新带来了系统级突破——无需重新训练,仅通过智能分块和淘汰机制,即可显著提升处理长度和效率,同时解决注意力失衡问题。该方法有望在法律文档、医学文献、长篇小说等复杂产业应用中发挥重要作用。

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