InfLLM: Training-Free Long-Context Extrapolation for LLMs with an Efficient Context Memory

📄 arXiv: 2402.04617v2 📥 PDF

作者: Chaojun Xiao, Pengle Zhang, Xu Han, Guangxuan Xiao, Yankai Lin, Zhengyan Zhang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-05-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出InfLLM以解决长序列处理的效率问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长序列处理 记忆机制 无训练方法 大型语言模型 长距离依赖 高效计算 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理超长序列时受限于最大序列长度，无法有效捕捉长距离依赖。
  2. InfLLM通过无训练的记忆机制，存储远程上下文并高效查找相关信息，解决了长序列处理问题。
  3. 实验结果表明，InfLLM在处理长达1024K的序列时，性能与持续训练的基线模型相当，且计算开销显著降低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在处理长输入序列时面临诸多挑战，尤其是由于最大序列长度限制而无法有效处理超长序列。现有方法通常需要在长序列上进行持续预训练，导致计算开销大且模型能力变化不可控。本文提出了一种无训练的基于记忆的方法InfLLM，能够在不进行微调的情况下，利用额外的记忆单元存储远程上下文，并通过高效机制查找与令牌相关的单元进行注意力计算。InfLLM使得LLMs能够在有限的上下文窗口内高效处理长序列，并有效捕捉长距离依赖关系。即使在序列长度达到1024K时，InfLLM仍能有效捕捉长距离依赖关系。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在处理超长序列时，由于最大序列长度的限制，无法有效捕捉长距离依赖关系，且现有的解决方案需要昂贵的计算资源进行持续预训练，导致模型能力变化不可控。

核心思路：InfLLM的核心思路是利用额外的记忆单元存储远程上下文信息，通过高效的查找机制来实现注意力计算，从而在不进行微调的情况下，提升模型对长序列的处理能力。

技术框架：InfLLM的整体架构包括两个主要模块：记忆单元模块和注意力计算模块。记忆单元模块负责存储和管理远程上下文，而注意力计算模块则通过查找相关的记忆单元来进行高效的注意力计算。

关键创新：InfLLM的创新在于其无训练的记忆机制，允许模型在不改变原有参数的情况下，利用外部记忆来增强对长序列的理解能力，这与传统的持续预训练方法本质上有所不同。

关键设计：在设计上，InfLLM采用了高效的查找算法来快速定位相关的记忆单元，并通过优化的注意力计算方式减少计算开销。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，InfLLM在处理长达1024K的序列时，能够有效捕捉长距离依赖关系，其性能与持续训练的基线模型相当，且计算开销显著降低，展示了其在长序列处理中的优势。

🎯 应用场景

InfLLM的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理长文本或长序列的任务中，如长篇文章生成、对话系统和信息检索等。其高效的长序列处理能力将为实际应用提供更强的支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have emerged as a cornerstone in real-world applications with lengthy streaming inputs (e.g., LLM-driven agents). However, existing LLMs, pre-trained on sequences with a restricted maximum length, cannot process longer sequences due to the out-of-domain and distraction issues. Common solutions often involve continual pre-training on longer sequences, which will introduce expensive computational overhead and uncontrollable change in model capabilities. In this paper, we unveil the intrinsic capacity of LLMs for understanding extremely long sequences without any fine-tuning. To this end, we introduce a training-free memory-based method, InfLLM. Specifically, InfLLM stores distant contexts into additional memory units and employs an efficient mechanism to lookup token-relevant units for attention computation. Thereby, InfLLM allows LLMs to efficiently process long sequences with a limited context window and well capture long-distance dependencies. Without any training, InfLLM enables LLMs that are pre-trained on sequences consisting of a few thousand tokens to achieve comparable performance with competitive baselines that continually train these LLMs on long sequences. Even when the sequence length is scaled to $1,024$K, InfLLM still effectively captures long-distance dependencies. Our code can be found in \url{https://github.com/thunlp/InfLLM}.