本文提出Grouped Cross Attention (GCA)机制，通过可微分检索和动态上下文选择实现Transformer模型的长度泛化，在16M上下文长度下达到完美passkey检索准确率，同时显著降低计算和内存成本。
Transformer, Long Context, Efficiency, Representation Learning, Pre-training
Xiang Hu, Zhihao Teng, Jun Zhao, Wei Wu, Kewei Tu
Ant Group, ShanghaiTech University, Fudan University
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Background Problem
Transformer模型在自然语言处理任务中表现出色，但处理长上下文时面临两大挑战：长度泛化问题（即模型难以适应超出预训练长度的输入）和自注意力机制的二次计算复杂度。传统的解决方案，如扩展注意力窗口或后训练，显著增加了计算和内存成本，且仍难以捕捉长距离依赖。为此，本研究提出了一种基于动态上下文的注意力机制，旨在实现长度泛化，同时通过固定大小的注意力窗口访问长距离信息，降低训练和推理成本。
Method
本文提出了一种新颖的注意力机制——Grouped Cross Attention (GCA)，其核心思想是将输入序列分成固定大小的块（chunks），并通过可微分检索机制动态选择与当前块最相关的过去块，用于后续token预测。具体步骤如下：
- 序列分块与表示：将输入序列划分为固定大小的块，每个块末尾插入一个特殊标记（LMK）以总结块内容。
- 相关性计算与检索：通过当前块的隐藏表示与过去块的表示计算相关性分数，选择top-k相关过去块。为平衡探索与利用，采用Gumbel top-k采样策略。
- 信息融合：对每个检索到的过去块分别应用交叉注意力（Cross-Attention），并以softmax后的相关性分数作为权重融合信息，确保分数参与后续token预测并可通过自回归损失进行梯度回传。
- 模型架构：基于GCA构建了Differentiable Retrieval-based Transformers (DRT)，将Transformer层分为上下两部分，上层引入GCA模块以实现多次检索和信息融合，同时结合固定大小的滑动窗口自注意力以降低复杂度。
批判性思考：虽然GCA通过端到端训练检索器避免了传统检索增强语言模型（RLM）依赖外部预训练检索器的局限，但分块处理可能导致细粒度上下文信息的丢失，尤其在需要跨块理解复杂语义时。此外，Gumbel top-k采样可能引入噪声，影响检索稳定性，作者未充分讨论这一潜在问题。
Experiment
实验在多个任务上评估了GCA和DRT的表现，包括长距离语言建模（PG19和arXiv-math数据集）、下游任务（如摘要生成）和RULER基准测试中的needle-in-a-haystack (NIAH) 测试。实验设置如下：
- 数据集：PG19用于评估长序列理解能力，arXiv-math测试长距离历史信息引用能力。
- 模型与基线：DRT与多个基线模型（如Base LM、RPT、Landmark Attention）进行对比，所有模型从头训练以确保公平性。DRT配置为12层Transformer，其中上层分为1或2个检索组。
- 结果：在长距离语言建模中，DRT在评估长度超过16K时显著优于基线，困惑度（perplexity）最低。在NIAH测试中，DRT在16M上下文长度下保持100%准确率，展现出极强的长度泛化能力。在摘要任务中，DRT的ROUGE分数也优于基线。此外，DRT在推理速度和内存占用上优于Landmark Attention，尤其在CPU卸载优化下。
- 消融研究：去掉Gumbel top-k采样或使用随机检索器后性能下降，验证了GCA设计和训练策略的有效性。
批判性思考：实验结果令人印象深刻，但存在一些问题。首先，NIAH测试任务较为简单，可能无法反映真实复杂任务中的表现。其次，基线模型如RPT的重新实现可能未达到最优性能，影响对比公平性。此外，实验模型规模较小（最高3B参数），在大规模模型上的效果仍需验证。最后，CPU内存卸载虽降低GPU内存占用，但可能在高并发场景下引入延迟，作者未充分讨论这一问题。
Further Thoughts
GCA机制通过将检索与自回归损失端到端结合，为长上下文建模提供了一种新思路，值得进一步探索。然而，其分块处理方式可能在需要细粒度语义理解的任务中受限，未来可以考虑结合多尺度表示或自适应分块策略来缓解这一问题。此外，GCA的检索机制与检索增强生成（RAG）领域有潜在联系，可以探索将GCA应用于外部知识库检索，以提升模型在开放域问答等任务中的表现。另一个值得思考的方向是，GCA在处理超长上下文时的内存卸载策略是否适用于实时应用场景，尤其是在边缘设备或低延迟需求下，可能需要更高效的内存管理机制或分布式计算支持。