ParallelComp突破大模型128K长度外推瓶颈,港大博士提出并行KV缓存压缩与注意力校准新方案

2025-09-28 10:48:49 6721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:大模型长文本推理的挑战与机遇

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迫切。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。传统的文本截断方案容易导致信息丢失,这严重制约了大模型在实际应用中的潜力。

当前业界在处理长文本推理时主要面临两大挑战:一是位置编码的长度外推问题,二是内存瓶颈问题。

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,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,这两种方案的优劣仍有待验证。

针对显存瓶颈,业界普遍采用KV cache压缩方案。研究发现传统自回归场景下的注意力容易集中在文本首尾,形成"注意力下沉"现象。虽然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需深入研究。

图1展示了标准Attention和并行Attention机制下的注  意力分布差异。虽然两者都容易出现"塌缩"状态,但并行注意力在极长文本中产生的多峰新型"sink"现象,目前仍缺乏系统性研究和解决方案。

我们的创新:ParallelComp,超长文本推理新方案

针对上述问题,我们提出了一种无需重新训练的长文本处理方案——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。

论文标题:ParallelComp: Parallel Long-Context Compressor for Length Extrapolation

论文链接:https://arx  iv.org/abs/2502.14317

代码链接:https://github.com/menik1126/ParallelComp

图2展示了ParallelComp的整体流程:

1. 并行分块注意力机制

ParallelComp采用分块策略,将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。通过块内位置编码复用机制,模型可灵活外推至128K序列长度而不损失性能。

2. 双重淘汰机制优化显存

分块淘汰:基于每个块内token的"自信息量"进行在线评分,仅保留最相关的文本块。

KV缓存淘汰:采用FlashAttention推断算法,动态评估token的全局重要性,智能压缩KV缓存。

这两项机制可将全流程推理显存压缩至64G,在并行预填充过程中完成128K长度推理任务,显著提升批处理和多GPU环境下的推理效率。

图3展示三类典型注意力偏置分布案例(U型、山峰型、均匀型)。

图4展示几种KV cache驱逐策略后的模型分布。

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(见图3、图4)。我们提出对异常高分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,有效降低信息遗漏风险。

分层实验表明,不同类型注意力偏差可通过特定策略缓解:

  • 浅层(1-8层)的首段偏置对检索任务至关重要
  • 深层(9-16层)的尾段偏置在推理能力中起关键作用
  • 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
  • 早期层(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

理论研究表明,并行Attention下"稀疏性"与"有效信息量"存在可控阈值。随着chunk数量增加和长度增长,Attention会自然集中于少数token。通过合理选择稀疏参数和分层校准策略,可实现计算效率与信息保真度的最优平衡。

表2-5展示了在longbench、infinitebench等基准测试中的性能表现。

实验结果显示,在A100-80GB单卡环境下,ParallelComp可将模型推理长度从8K无缝外推至128K,prefilling阶段加速比高达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等闭源大模型。

结论与展望

ParallelComp通过智能分块和淘汰机制,无需重新训练即可显著提升处理长度和效率,解决了注意力失衡问题。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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