ParallelComp突破128K长文本推理极限,港大熊璟团队提出并行KV缓存压缩与注意力校准新方案

2025-09-29 06:08:45 1688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。其研究成果发表在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。个人主页:https://menik1126.github.io/

引言:大模型长文本推理的挑战与创新

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变得愈发重要。然而,当前主流LLM虽然通过旋转位置编码(RoPE)等机制在训练阶段能有效处理4K-8K tokens的上下文,但在推理阶段面对128K以上长度的文本时,仍面临显存瓶颈和注意力下沉(attention sink)等问题。传统的文本截断方法容易导致信息丢失,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高效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。

现有位置编码方案主要分为两类:一类是基于频率区分的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;另一类是各种分块(chunking)方法,将文本切分后复用块内位置编码,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有待验证。

在解决显存瓶颈方面,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容易受到"注意力下沉"现象影响——模型注意力会过度集中在文本首尾。虽然合理利用这一现象可以提升性能,但并行注意力下的注意力下沉机制仍需深入研究。

图1显示,标准Attention和并行Attention机制下的注意力分布虽有所不同,但都容易出现"塌缩"状态。而并行注意力机制在极长文本中产生的多峰新型"sink"现象,目前尚缺乏系统性的分析和解决方案。

我们的创新:ParallelComp,高效超长文本推理新范式

针对上述问题,我们提出了一种全新的免训练(Training-Free)长文本处理方案——ParallelComp,其核心创新包括并行Attention分块、KV缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大技术。

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

图2展示了ParallelComp的整体流程示意图。

1. 并行分块注意力:高效处理超长文本

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),与查询并行输入模型进行本地Attention计算。这种方法不仅能获得块内注意力分布,还能通过位置编码重用机制实现128K级别序列长度的外推,且性能无明显损失(见图2)。

2. 双重淘汰机制:极致压缩显存消耗

分块淘汰(Chunk Eviction):基于每个块内部token的"自信息量"进行在线评分,仅保留信息量最高、与当前任务最相关的文本块,大幅降低内存开销。

KV缓存淘汰(Parallel KV Cache Eviction):采用高效的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。

通过这两项机制,全流程推理所需显存可压缩至64G,基于并行预填充过程即可完成128K长度的推理任务,显著提升Batch inference和多GPU设置下的推理效率。

图3展示了三类典型注意力偏置分布案例(U型、山峰型、均匀型)。

图4展示了几种KV cache驱逐策略后的模型分布。

3. 注意力偏差校准:解决并行下的多峰"sink"现象

通过理论分析和大量可视化实验,我们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)。为此,我们提出在Attention分布中对异常高分token实施"偏差校准"——分层淘汰被过度关注的token,使Attention分布趋于平滑,显著降低模型关注"死角"和信息遗漏风险。

进一步的分层实验表明,不同类型注意力偏差("首段偏置""尾段偏置""中部塌缩")可通过不同深度层的token淘汰策略分别缓解,为长文本推理设计提供了精细化指导。

有趣的是,某些特定层的注意力偏差对模型能力至关重要:

i) 浅层(第1-8层)的首段偏置对检索类任务至关重要;

ii) 深层(第9-16层)的尾段偏置在推理能力中起关键作用;

iii) 浅层中部偏置会损害理解能力,而深层中部偏置有助于阅读理解;

iv) 早期层(第1-8层)的尾段偏置对上下文学习能力非常重要。

理论与实验分析

我们的理论分析表明,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间取得最优平衡。

表2-5展示了在longbench、infinitebench上的性能表现,以及PPL性能和加速比分析。

大规模实验显示,ParallelComp在A100-80GB单卡环境中,可将模型推理长度从8K无缝外推至128K,prefilling  阶段加速高达23.5倍;使用仅8B参数、仅在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%,特定任务 下甚至超过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实际落地部署带来了新范式。

结论与展望

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,就能显著提升处理长度和效率,并解决注意力失衡问题。我们期待该方法在法律文档、医学文献、长篇小说等复杂产业应用中发挥更大价值。

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