Hierarchical Context Merging: Better Long Context Understanding for Pre-trained LLMs

📄 arXiv: 2404.10308v1 📥 PDF

作者: Woomin Song, Seunghyuk Oh, Sangwoo Mo, Jaehyung Kim, Sukmin Yun, Jung-Woo Ha, Jinwoo Shin

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-16

备注: Accepted to ICLR 2024. The first two authors contributed equally

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HOMER以解决长上下文理解问题

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

关键词: 长上下文理解 层次合并 大型语言模型 分治算法 内存效率 自然语言处理 自注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长上下文时受到上下文限制，导致性能下降。
  2. 论文提出HOMER，通过分治算法将长输入分割为块，并在变换器中逐层合并，提升上下文理解能力。
  3. 实验结果显示，HOMER在性能和内存效率上优于现有方法，支持更广泛的应用场景。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但面临上下文限制，即可处理的最大标记数。以往研究通过架构变更和位置编码修改来缓解这一限制，但往往需要昂贵的训练或未能解决自注意力的计算需求。本文提出了一种新的无训练方案——层次上下文合并（HOMER），旨在克服这些限制。HOMER采用分治算法，将长输入分割为可管理的块，并在逐层的变换器中采用层次策略合并相邻块。每次合并前应用标记减少技术，确保内存使用效率。我们还提出了一种优化的计算顺序，使内存需求与输入长度呈对数关系缩放，特别适合内存受限的环境。实验表明，该方法在性能和内存效率上均表现优越，推动了LLMs在需要扩展上下文的场景中的应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理长上下文时的上下文限制问题。现有方法往往需要昂贵的训练或未能有效解决自注意力的计算需求，导致性能受限。

核心思路：HOMER的核心思路是采用分治算法，将长输入分割为多个可管理的块，并在逐层的变换器中合并相邻块。这种设计旨在提高模型对长上下文的理解能力，同时降低计算复杂度。

技术框架：HOMER的整体架构包括输入分割、块处理和层次合并三个主要模块。首先，将长输入分割为多个块；然后，逐层处理这些块，并在每层中合并相邻块；最后，通过标记减少技术优化内存使用。

关键创新：HOMER的最大创新在于其无训练的设计和优化的计算顺序，使内存需求与输入长度呈对数关系缩放。这一创新显著提高了模型在长上下文处理中的效率。

关键设计：在关键设计方面，HOMER采用了标记减少技术以确保内存效率，并优化了计算顺序以降低内存需求。此外，模型的层次合并策略在逐层处理时有效提升了上下文理解能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，HOMER在长上下文理解任务中相较于基线方法具有显著提升，具体性能数据未提供，但强调了其在内存效率和处理能力上的优势，尤其是在内存受限的环境中表现突出。

🎯 应用场景

HOMER的研究成果在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。其高效的长上下文理解能力能够支持更复杂的任务，如长篇文章的生成和理解，推动智能助手和自动化客服等应用的发展。未来，HOMER的设计理念也可能被应用于其他需要处理长序列数据的领域，如视频分析和时间序列预测。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable performance in various natural language processing tasks. However, a primary constraint they face is the context limit, i.e., the maximum number of tokens they can process. Previous works have explored architectural changes and modifications in positional encoding to relax the constraint, but they often require expensive training or do not address the computational demands of self-attention. In this paper, we present Hierarchical cOntext MERging (HOMER), a new training-free scheme designed to overcome the limitations. HOMER uses a divide-and-conquer algorithm, dividing long inputs into manageable chunks. Each chunk is then processed collectively, employing a hierarchical strategy that merges adjacent chunks at progressive transformer layers. A token reduction technique precedes each merging, ensuring memory usage efficiency. We also propose an optimized computational order reducing the memory requirement to logarithmically scale with respect to input length, making it especially favorable for environments with tight memory restrictions. Our experiments demonstrate the proposed method's superior performance and memory efficiency, enabling the broader use of LLMs in contexts requiring extended context. Code is available at https://github.com/alinlab/HOMER.