Breaking Quadratic Barriers: A Non-Attention LLM for Ultra-Long Context Horizons

📄 arXiv: 2506.01963v1 📥 PDF

作者: Andrew Kiruluta, Preethi Raju, Priscilla Burity

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-05-09

💡 一句话要点

提出一种非注意力机制的LLM以解决超长上下文处理问题

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

关键词: 超长上下文 非注意力机制 大型语言模型 状态空间块 多分辨率卷积 检索增强记忆 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的Transformer模型在处理超长上下文时面临二次内存和计算负担，限制了其应用场景。
  2. 本研究提出了一种非注意力机制的架构，通过多个互补组件有效处理超长上下文，避免了传统方法的缺陷。
  3. 实验结果表明，该模型在处理长序列时性能显著提升，能够支持数百万个标记的上下文处理。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新颖的非注意力机制架构，用于大型语言模型（LLMs），能够高效处理数十万到可能数百万个标记的超长上下文窗口。与传统的Transformer设计不同，该模型完全避免了标记间的注意力机制，从而克服了自注意力机制带来的二次内存和计算负担。我们的模型结合了多个互补组件：受S4启发的状态空间块，能够学习连续时间卷积核并在序列长度上近乎线性扩展；多分辨率卷积层，能够在不同膨胀水平下捕捉局部上下文；轻量级递归监督器，维护跨序列块的全局隐藏状态；以及检索增强的外部记忆，存储和检索高层次块嵌入而不重新引入二次操作。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在处理超长上下文时的效率问题。现有的Transformer模型由于自注意力机制的特性，导致内存和计算开销呈二次增长，限制了其在长文本处理中的应用。

核心思路：我们提出了一种全新的非注意力机制架构，完全避免了标记间的注意力计算，采用多个互补组件来高效处理长序列。这种设计旨在减少计算复杂度，同时保持模型的表达能力。

技术框架：该模型主要由以下几个模块组成：状态空间块（受S4启发），用于学习连续时间卷积核；多分辨率卷积层，捕捉不同层次的局部上下文；轻量级递归监督器，维护全局隐藏状态；以及检索增强的外部记忆，用于存储和检索高层次块嵌入。

关键创新：本研究的核心创新在于完全去除了传统的自注意力机制，采用状态空间和卷积层的组合，显著降低了计算复杂度。与现有方法相比，该模型在处理超长上下文时表现出更高的效率和可扩展性。

关键设计：模型的设计中，状态空间块和多分辨率卷积层的参数设置经过精心调整，以确保在不同序列长度下的性能稳定。此外，轻量级递归监督器的设计使得全局状态的维护更加高效，外部记忆的检索机制也经过优化，以避免二次计算的引入。

📊 实验亮点

实验结果显示，该模型在处理超长上下文时，能够支持数百万个标记的输入，性能相比传统Transformer模型提升显著，计算效率提高了数倍，展示了其在长文本处理中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的长文本理解、对话系统、以及信息检索等场景。通过高效处理超长上下文，该模型能够在多个实际应用中提升性能，具有广泛的实际价值和未来影响力。

📄 摘要（原文）

We present a novel non attention based architecture for large language models (LLMs) that efficiently handles very long context windows, on the order of hundreds of thousands to potentially millions of tokens. Unlike traditional Transformer designs, which suffer from quadratic memory and computation overload due to the nature of the self attention mechanism, our model avoids token to token attention entirely. Instead, it combines the following complementary components: State Space blocks (inspired by S4) that learn continuous time convolution kernels and scale near linearly with sequence length, Multi Resolution Convolution layers that capture local context at different dilation levels, a lightweight Recurrent Supervisor to maintain a global hidden state across sequential chunks, and Retrieval Augmented External Memory that stores and retrieves high-level chunk embeddings without reintroducing quadratic operations.