论文通过大规模实验分析了Transformer LLMs中稀疏注意力的效率-准确性权衡，揭示了长序列下更大稀疏模型的优势，并建立了可推广的缩放定律。
Transformer, Large Language Model, Long Context, Efficiency, Pre-training
Piotr Nawrot, Robert Li, Renjie Huang, Sebastian Ruder, Kelly Marchisio, Edoardo M. Ponti
University of Edinburgh, Cohere, Meta
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Background Problem
稀疏注意力是一种有前景的策略，用于扩展Transformer大语言模型（LLMs）的长上下文能力，但其可行性、效率-准确性权衡以及系统性缩放研究尚未得到充分探索。论文的出发点是解决自注意力机制在长序列处理中的瓶颈问题：预填充阶段的计算复杂度为二次方，导致高计算成本；解码阶段的KV缓存线性增长，占用高带宽内存访问。现有研究局限于狭窄的配置和数据集，无法系统分析长度依赖效应，因此本工作旨在通过全面实验评估稀疏注意力的效果。
Method
论文将无训练稀疏注意力方法归纳为四个关键维度：稀疏化单位（如块、垂直和斜线）、重要性估计（固定或内容感知）、预算分配（均匀或自适应）、KV缓存管理（驱逐或完整缓存）。核心思想是通过选择子集的查询-键交互来近似密集注意力，减少计算开销。具体实现包括：选取六种代表性方法（如Vertical-Slash、FlexPrefill、Block-Sparse等），统一实现以评估每个维度的影响；对于预填充和解码阶段，分别优化稀疏模式，例如在预填充中使用垂直和斜线单位，在解码中使用页面级选择；重要性估计通过内容感知方法（如注意力分数近似）动态选择保留的交互，预算分配可以均匀或基于阈值自适应。
Experiment
实验使用Qwen 2.5模型（参数规模从7B到72B），序列长度从16K到128K，稀疏度从0%到95%。数据集包括9个任务，涵盖QA、RULER基准以及新引入的基于自然语言故事任务（Story Retrieval、Multi-hop、Filtering），这些任务控制了信息分散度和范围（高/低），并考虑了序列的自然性。实验设置全面合理，采用等FLOPS分析、统计显著性测试和缩放定律拟合。结果显示：长序列时更大稀疏模型在效率上更优；解码阶段可承受更高稀疏度，且与模型规模正相关；无通用最佳方法，任务和阶段依赖；结果与预期一致，确认稀疏注意力在平均性能上有效，但任务特定下降提醒需谨慎应用。
Further Thoughts
稀疏注意力方法可能与其他AI效率技术如量化或模型剪枝结合，进一步优化LLM的推理性能；在硬件层面，稀疏计算可提升GPU或专用芯片的利用率；未来可探索动态自适应稀疏策略，以减少任务特定性能下降，并与推理时间缩放（如Chain-of-Thought）整合，提升长上下文应用的鲁棒性。