Lag-Relative Sparse Attention In Long Context Training

📄 arXiv: 2506.11498v1 📥 PDF

作者: Manlai Liang, Wanyi Huang, Mandi Liu, Huaijun Li, Jinlong Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-13

💡 一句话要点

提出Lag-Relative Sparse Attention以解决长上下文训练中的计算复杂性问题

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

关键词: 长上下文处理 注意力机制 模型压缩 自然语言处理 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长上下文时面临计算复杂性和内存占用的挑战，导致性能下降。
  2. 论文提出Lag-Relative Sparse Attention（LRSA），通过逐块预填充选择最相关的键值对，优化长上下文处理。
  3. 实验结果显示，LRSA在键值压缩下显著提升了模型的鲁棒性，并在问答任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和生成方面取得了显著进展，但在处理长上下文输入时仍受到注意力计算的平方复杂性和线性增加的键值内存占用的限制。为降低计算成本和内存，推理时常用键值缓存压缩技术，但这往往导致性能严重下降，因为模型未经过压缩上下文的训练。尽管存在更复杂的压缩方法，但由于与基于梯度的优化不兼容或计算开销高，通常不适合后训练。为填补这一空白，我们提出了Lag-Relative Sparse Attention（LRSA），基于LagKV压缩方法进行长上下文后训练。该方法采用逐块预填充，选择固定大小滞后窗口中的前K个最相关的键值对，使模型能够专注于显著的历史上下文，同时保持效率。实验结果表明，我们的方法显著增强了LLM在键值压缩下的鲁棒性，并在问答调优任务中取得了更好的微调结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在长上下文训练中面临的计算复杂性和内存占用问题。现有方法在推理时使用的键值缓存压缩技术，虽然可以降低计算成本，但往往导致模型性能显著下降，因为模型未经过压缩上下文的训练。

核心思路：论文提出的Lag-Relative Sparse Attention（LRSA）方法，通过逐块预填充的方式，选择固定大小滞后窗口中的前K个最相关的键值对，使模型能够专注于重要的历史上下文，从而提高效率和性能。

技术框架：LRSA的整体架构包括数据预处理、键值选择和模型训练三个主要模块。首先，对输入数据进行分块处理；然后，在每个块中选择最相关的键值对；最后，利用这些选择的键值对进行模型的训练和微调。

关键创新：LRSA的主要创新在于引入了LagKV压缩方法，允许模型在不增加额外参数和计算开销的情况下，优化长上下文的处理能力。这一方法与传统的压缩技术相比，能够更好地适应梯度优化过程。

关键设计：在LRSA中，关键参数包括滞后窗口的大小和选择的K值，这些参数的设置直接影响模型的性能和效率。此外，损失函数设计也考虑了压缩上下文的影响，以确保模型在训练过程中能够有效学习。

📊 实验亮点

实验结果表明，LRSA在使用键值压缩的情况下，显著提升了模型的鲁棒性，并在问答调优任务中取得了更好的微调结果，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和信息检索等。通过提高大型语言模型在长上下文处理中的效率和鲁棒性，LRSA可以为实际应用提供更高质量的文本生成和理解能力，推动智能助手和自动问答系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have made significant strides in natural language processing and generation, yet their ability to handle long-context input remains constrained by the quadratic complexity of attention computation and linear-increasing key-value memory footprint. To reduce computational costs and memory, key-value cache compression techniques are commonly applied at inference time, but this often leads to severe performance degradation, as models are not trained to handle compressed context. Although there are more sophisticated compression methods, they are typically unsuitable for post-training because of their incompatibility with gradient-based optimization or high computation overhead. To fill this gap with no additional parameter and little computation overhead, we propose Lag-Relative Sparse Attention(LRSA) anchored by the LagKV compression method for long context post-training. Our method performs chunk-by-chunk prefilling, which selects the top K most relevant key-value pairs in a fixed-size lagging window, allowing the model to focus on salient historical context while maintaining efficiency. Experimental results show that our approach significantly enhances the robustness of the LLM with key-value compression and achieves better fine-tuned results in the question-answer tuning task.