香港大学熊璟团队提出ParallelComp技术,突破大模型128K长文本推理瓶颈,并行KV Cache压缩实现23.5倍加速

2025-09-28 11:10:54 5023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。个人主页:https://menik1126.github.io/

引言:突破大模型长文本推理的瓶颈

随着大语言模型(LLMs)能力的持续提升,AI对超长文本的理解和处理需求日益凸显。然而,当前主流LLM虽然在训练阶段能通过旋转位置编码(RoPE)等机制高效处理4K-8K tokens的上下文,但在推理阶段面对128K以上长度的长文本时,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高效推理时面临两大主要挑战:一是位置编码的长度外推问题,二是长度外推中的内存瓶颈。

现有的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,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。但在处理超长上下文(>128K)外推时,这两种方案的 优劣尚不明确。

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普遍受到"注意力下沉"现象影响——模型的注意力容易集中在文本首尾。合理利用这一现象可以提升模型性能,但并行注意力下的注意力下沉机制仍有待探索。

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。该方案包含三大核心技术:并行Attention分块、KV缓存智能淘汰和注意力偏差校准。

1. 并行分块注意力机制

ParallelComp借鉴并拓展了分块思想,将输入长文本按模型最大处理长度自动切分为若干块(chunk),与查询一起并行输入模型进行本地Attention计算。这种机制不仅可获得块内注意力分布,还能通过位置编码重用实现128K级别序列长度的灵活外推,且性能无明显损失。

2. 双重淘汰机制优化显存

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、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。

3. 注意力偏差校准技术

研究发现,并行分块机制下容易出现多峰、区域性异常等新型注意力分布。为此,我们提出在Attention分布中对异常高分token实施"偏差校准",通过分层驱逐极端关注token,使Attention分布趋于平滑,显著降低信息遗漏风险。

实验验证与性能表现

在A100-80GB单卡环境中,ParallelComp实现了从8K到128K的无缝外推推理,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%,部分任务甚至超越GPT-4o、Claude-2和Kimi-Chat等高参数闭源大模型。

结论与展望

ParallelComp为长文本推理提供了"多快好省"的系统级解决方案,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。该方法在法律文档、医学文献、长篇小说等复杂应用场景中具有广阔的应用前景。

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