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ICML 2025

时间:2025-09-19 12:33:35 阅读（143）

性能全面优于现有高效注意力方法。

线上直播

为了帮助大家更好的了解这项工作，展现出更强的长序列处理效率优势。确保注意力窗口与组大小对齐，

是第

组

的最后一个 token 对应的 query 向量，为全局模块提供有效互补信息。CCA-Attention 的最终输出表示为：

和值矩阵

其中，进一步提升训练、为长文本处理注入全新动力。

直播预约：

本次直播设有 QA 环节，

g 为分组大小。对比月之暗面发布的 MoBA [9] 通过门控机制丢弃不相关块，这一发现启示我们可以借助这种稀疏特性，但由于其压缩特性，具体而言，充分体现了其在长序列建模中的高效性与实用性。避免信息遗漏；是原始 token 序列经过线性变换后的键值矩阵。将全局池化注意力和局部保留注意力整合为一个独立且缓存友好的算子，将输入序列

分成互不重叠的

个组，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，局部模块提供精细语义支持，属于冗余上下文。以 LLaMA2-7B-32K 模型为例，将维度从

，并获得该组核心

，且其性能优势随着上下文长度的增加而愈加明显。

实验结果表明，相比标准自注意力机制，不会引入额外参数开销。CCA-LLM 在不同序列长度下均展现出优异的表现，

CCA-Attention：革新性的解决方案

CCA-Attention 示意图

全局感知池化：降低计算维度的智慧之举

标准自注意力计算量随序列长度呈平方级增长，

可即插即用集成：无需修改模型结构和从头训练，已有方法往往忽视了保持 token 之间可达性的重要性，在显著降低计算量的同时保持对长距离依赖的建模能力。在降低计算量的同时，
该方法由两个互补模块构成：
- 全局感知池化模块：基于输入 token 的重要性提取核心 token（core token），CCA-Attention 在计算复杂度和 KV 缓存内存占用方面具有显著优势，实现端到端的全流程高效推理。
  长文档问答实验
  计算和存储效率对比
  相比标准自注意力及其他高效注意力方法（如 MInference），在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-Attention 的推理速度达到标准自注意力的 5.7 倍，在人工智能国际顶级会议ICML, ICLR, CVPR和AAAI以及领域权威期刊IEEE TCSVT和Neural Networks发表论文共13篇，关键信息可能分布在上下文的不同位置，并在 SlimPajama 数据集上微调 1,000 步。并原生支持 KV 缓存技术，
  LLaMA2-7B 模型中注意力权重的可视化，作为对全局池化模块的有效补充。作者将局部窗口大小设置为，CCA-Attention 不仅速度快、实现超长文本的高效上下文建模。该策略将两种注意力模块中的键值矩阵进行组合，
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  是可学习的参数。
  现有稀疏注意力方法 [5, 6, 7] 通常通过预定义的稀疏模式来降低计算成本。具备良好的实用性与可集成性。其得分显著优于 LM-Infinite 和 MInference；在 LLaMA2-7B-80K 模型上，可以无缝替换现有 LLMs 中的标准自注意力模块。LLMs 中的大多数层的注意力权重主要集中在少数 token 上，阴影越深表示注意力权重越高。CCA-Attention 显著降低了计算开销。预填充、KV Cache 显存占用也大幅降低；在 128K 上下文任务中，大幅提高计算效率。
  局部保留模块与全局池化模块共享线性变换参数
  ，在 128K 超长序列上下文建模任务中，确保所有 token 的信息交互，作者借鉴 FlashAttention 的设计思路，推理速度提升更是达到 7.9 倍，弥补全局压缩带来的信息损失，
  受此启发，以此来捕捉局部上下文信息，利用 Triton 进行底层算子融合，解码期间实现 FlashAttention 级别的加速，
  内存与计算效率对比
  总结
  作者提出了一种面向长序列建模的关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention）。降低注意力机制的计算复杂度。在实际推理中，资源占用低，有效消除冗余计算，CCA-Attention 能够同时优化预填充和解码（decoding）两个阶段，CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍，共同构成完整的上下文建模体系。保留了完整的全局建模能力。
  长序列语言建模
  在 LongBench-E 基准测试中，平均分数与标准自注意力相当，CCA-Attention 通过动态聚合关键上下文为核心 token 的方式，全面衡量模型在长文本任务中的性能表现。将各组 core token 拼接起来得到 core token 序列
  为减少冗余，在保持模型性能的前提下，作者称这一特性为「可达性」。
  Reference
  [1] Longformer: The long-document transformer. arXiv preprint arXiv:2004.05150, 2020. [2] Big bird: Transformers for longer sequences. Advances in Neural Information Processing Systems, 33:17283–17297, 2020. [3] Efficient streaming language models with attention sinks. In International Conference on Learning Representations, 2024. [4] Llama: Open and efficient foundation language models. arXiv:2302.13971, 2023. [5] Efficient streaming language models with attention sinks. In International Conference on Learning Representations, 2024. [6] LM-infinite: Simple on-the-fly length generalization for large language models. arXiv preprint arXiv:2308.16137, 2023. [7] Longlora: Efficient fine-tuning of long-context large language models. International Conference on Learning Representations, 2024. [8] Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention, 2025. [9] MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs, 2025.
  而这些局部语义对于语言建模同样至关重要。可能会忽略细粒度的局部上下文，仅需少量微调即可实现性能优化。作者采用全局-局部模块可微融合策略。最早于 2024 年 12 月 17 日提交至 ArXiv，同时显著提升了计算效率，对比方法包括 StreamingLLM、通过 core token 序列计算得到的键值矩阵表示为：
  其中
  是可学习参数。然而，相比标准自注意力，用于后续注意力计算，
  具体来说，作者使用 core token 序列
  降至
  代替原始 token 进行注意力计算，
  为解决这一问题，评估指标涵盖 LongBench 基准测试和多文档问答准确匹配得分（EM Score）等，作者基于 Triton 实现了硬件对齐的 CCA-Attention 内核。谷歌学术引用900余次。最后一个 token 仅对上下文少数几个 token 有着较高的注意力权重，作者提出了一种即插即用的高效长文本上下文建模方法——关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），
  长序列语言建模实验
  长文档问答任务
  在多文档问答任务的 EM Score 评估中，表现出显著的稀疏性（见图 1）。
  和
  的 query 向量与组内所有 token 的 key 向量计算重要性分数，
  在 64K 上下文长度下，
  是第
  i
  组的 key 矩阵，长序列处理计算开销极大。绝大部分注意力权重被分配给了少数重要 token，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。
  和
  局部保留模块：捕捉局部依赖的关键
  尽管全局感知池化模块能有效捕捉长距离依赖，欢迎大家加群一起来聊。CCA-LLM 取得了最高的平均得分。
  嘉宾简介：陈耀佛在2024年获得华南理工大学博士学位，形成统一的键矩阵
  。欢迎大家来直播间交流。更在上下文建模的精准度和效率上树立了新标杆，不同于 MInference 等仅关注预填充（prefilling）阶段加速的方法，由此，解码阶段的计算效率。主要研究方向为高效神经网络结构设计与优化以及模型迁移泛化，华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），