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在大语言模子快速迈向更强推理2.8加拿大展望开奖能力与更重大应用场景的历程中，，，，，，“上下文长度”已经从一个模子设置参数，，，，，，演变为制约系统能力上限的要害瓶颈。。。。。。
一方面，，，，，，长文档明确、跨轮对话影象、重大妄想与长链式推理等使命，，，，，，对模子提出了远超古板 4k 或 8k 序列长度的需求；； ；；；；另一方面，，，，，，主流 Transformer 架构中基于全注重力机制的盘算模式，，，，，，在序列长度增添时不可阻止地带来平方级的时间与显存开销，，，，，，使得“支持更长上下文”在现实工程中迅速转化为难以遭受的本钱问题。。。。。。
围绕这一矛盾，，，，，，希罕注重力险些成为学术界与工业界的共识偏向，，，，，，但随之而来的，，，，，，并不是问题的彻底解决，，，，，，而是一系列新的结构性张力。。。。。。
已往数年中，，，，，，大宗事情实验通过引入新的注重力结构、路由机制或可训练希罕� ？？？？？槔椿航馀趟阊沽Α�。。。。。这些要领在理论重漂后或特定评测上往往体现精彩，，，，，，但在真实模子训练与安排流程中，，，，，，却逐渐袒露出一个被恒久低估的问题：目今大语言模子险些无一破例遵照“短序列预训练、长序列微调”的训练范式，，，，，，而一些修改模子架构的希罕注重力计划例如NSA，，，，，，在结构、参数或输出形式上与标准 dense attention 保存显著差池齐。。。。。。
正是在这一配景下，，，，，，清华大学刘知远团队提出了《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》。。。。。。与以往强调“引入新结构”或“增添可训练� ？？？？？椤钡穆肪恫畋�，，，，，，这项研究将关注点前移至一个更基础的问题：希罕注重力是否必需以改变模子结构为价钱，，，，，，才华获得长上下文效率 ？？？？？
为此研究团队提出了一种 dense–sparse 可切换的注重力框架，，，，，，试图在以原有 dense attention 参数作为起始点，，，，，，坚持输出形式稳固，，，，，，做到是非文本可同时训练，，，，，，且能高效地实现从短上下文到长上下文的平滑过渡。。。。。。
值得一提的是，，，，，，这项事情并未将重点放在简单指标的提升上，，，，，，而是系统性地从性能坚持、训练稳固性以及端到端推理效率三个层面，，，，，，对这一设计思绪举行了验证，，，，，，从而为长上下文大语言模子的研究与工程实践提供了一条差别于以往的手艺蹊径。。。。。。
论文地点：https://arxiv.org/pdf/2509.24663
一次「是否真可用」的实验回覆
整体来看，，，，，，研究的实验设计并非简朴地验证“InfLLM-V2 是否有用”，，，，，，而是围绕三个逐层递进的焦点问题睁开：第一，，，，，，在长上下文使命中，，，，，，该要领的性能是否能够迫近甚至匹配全注重力机制；； ；；；；第二，，，，，，在“短序列预训练 → 长序列微调”的真实训练范式下，，，，，，该要领是否会破损模子原有能力；； ；；；；第三，，，，，，在完整推理流程中，，，，，，希罕注重力带来的盘算加速是否能够转化为端到端的现实收益。。。。。。
围绕第一个问题，，，，，，研究团队重点评测了多种长输入明确使命。。。。。。在 32k 长度的 RULER 基准上，，，，，，InfLLM-V2（Sparse）在绝大大都子使命中的体现险些与 Full Attention 重合，，，，，，而训练后希罕要领（如 InfLLM、MInference）在部分使命上泛起显着性能断崖，，，，，，可训练希罕注重力要领 NSA 在短序列到长序列迁徙的设定下也显著落伍。。。。。。
这一效果批注，，，，，，InfLLM-V2 的希罕战略并未破损跨块的长距离依赖建模能力，，，，，，而其他要领要么在 block 选择阶段失效，，，，，，要么对原有注重力漫衍造成了显著扰动。。。。。。
在更贴近真实应用场景的 LongBench 基准上，，，，，，这一趋势体现得越发显着。。。。。。由于 LongBench 笼罩问答、摘要、推理以及多语言等多种真实使命，，，，，，其整体难度高于合成数据集，，，，，，但 InfLLM-V2（Sparse）的整体得分依然抵达甚至略微凌驾 Full Attention。。。。。。雷峰网
相比之下，，，，，，NSA 的性能显着低于全注重力，，，，，，而仅依赖长度外推的 SHORT+YaRN 方规则泛起了大幅性能退化。。。。。。研究职员进一步视察到，，，，，，InfLLM-V2 的 dense / sparse 可切换机制在部分使命中反而降低了注重力噪声，，，，，，从而使模子输出越发稳固。。。。。。
在 LongPPL 这一用于权衡长序列语言建模能力的疑心度评测中，，，，，，InfLLM-V2 的体现与 Full Attention 基本一致，，，，，，而 NSA 的疑心度显著更高。。。。。。这一效果说明，，，，，，NSA 在短到长迁徙训练后并未真正学会建模长程语言漫衍，，，，，，其较低的训练 loss 并未转化为有用的长序列建模能力。。。。。。
围绕第二个问题，，，，，，研究团队还系统评估了长链式推理使命，，，，，，包括 MATH-500、AIME 以及 LiveCodeBench。。。。。。这类使命的配合特点在于输出序列较长，，，，，，且中心推理办法高度依赖早期上下文信息。。。。。。
实验效果显示，，，，，，InfLLM-V2（Sparse）在这些使命上的体现与 Full Attention 险些持平，，，，，，而 NSA 在所有相关使命中均泛起了显着的性能下降。。。。。。这直接批注，，，，，，InfLLM-V2 所接纳的希罕注重力机制不会破损链式头脑推理历程中所需的“头脑一连性”。。。。。。
别的，，，，，，研究职员还验证了一个在工程实践中尤为要害但常被忽视的问题：在完生长上下文微调之后，，，，，，模子是否仍能够胜任通例短序列使命。。。。。。在 MMLU、CEval、HumanEval 等评测中，，，，，，InfLLM-V2 切回 dense 模式后依然坚持了与 Full Attention 相当的性能，，，，，，而 NSA 则泛起了显着退化。。。。。。这一效果从工程角度批注，，，，，，InfLLM-V2 不会在适配长上下文能力的历程中破损模子原有的通用能力。。。。。。
最后，，，，，，针对第三个问题，，，，，，研究团队不但评估了 attention kernel 层面的理论加速效果，，，，，，还在完整推理流程中丈量了 prefilling（TTFT）和 decoding（TPOT）的端到端效率。。。。。。
在可见 token 数为 6k（|I|=96）的设置下，，，，，，InfLLM-V2 实现了约 2.1× 的 prefilling 加速和 2.3× 的 decoding 加速，，，，，，并且这一效果是在前馈网络（FFN）部分完全未举行优化的条件下获得的，，，，，，进一步说明该希罕注重力设计在真实推理场景中具有切实可落地的加速价值。。。。。。
从结构选择到系统优化
效果之外，，，，，，这项研究的实验现实上回覆了一个更基础的问题：为什么 InfLLM-V2 的实验效果并非“无意跑出来的”，，，，，，而是其设计逻辑在完整训练流程中被系统性验证的一定效果。。。。。。
研究团队首先指出，，，，，，现实天下中险些所有大语言模子都遵照“短序列预训练、长序列微调”的通行范式，，，，，，因此，，，，，，任何希罕注重力计划若是在这一历程中大幅改变参数结构、调解 attention 的输出形式，，，，，，都会直接损伤模子在短序列阶段已经学到的体现能力。。。。。。
基于这一现实约束，，，，，，研究职员明确设定了 InfLLM-V2 的焦点实验条件：在从 dense attention 过渡到 sparse attention 的历程中，，，，，，必需包管已有 dense attention 的表达能力不被破损。。。。。。
在详细训练流程上，，，，，，研究团队首先接纳完全标准的 Transformer 架构对模子举行短序列预训练，，，，，，模子规模为 8B 参数，，，，，，使用 GQA 结构，，，，，，序列长度为 4k。。。。。。这一阶段未引入任何 InfLLM-V2 相关的希罕机制，，，，，，确保模子能力完全建设在古板全注重力的基础之上。。。。。。雷峰网
随后，，，，，，在进入长上下文训练阶段时，，，，，，模子内部仅爆发了三项要害转变：当序列长度凌驾预设阈值时，，，，，，attention mask 由浓密形式切换为希罕形式；； ；；；；Key 与 Value 的投影参数被完整复用，，，，，，不引入新的参数分支；； ；；；；attention 的输出形式始终坚持为 single-output 结构，，，，，，不使用 gating，，，，，，也不保存多路 attention 输出的聚合。。。。。。
正是这种“最小结构扰动”的切换方法，，，，，，使 InfLLM-V2 能够在适配长上下文的同时，，，，，，最大限度保存原有模子能力，，，，，，这也组成了其与 NSA 等可训练希罕注重力要领的实质差别。。。。。。
相关实验进一步验证了一个具有反直觉意味的结论：可训练的希罕 attention 并纷歧定更适合短到长的迁徙训练。。。。。。研究职员的剖析批注，，，，，，NSA 在该设定下的性能问题并非源自希罕机制自己，，，，，，而是由于其引入了三套 Key–Value 投影、多路 attention 输出以及基于 gating 的效果聚合结构。。。。。。
这些特殊� ？？？？？樵诙绦蛄薪锥尾坏慈哂嗯趟憧�，，，，，，还会显著改变注重力漫衍形态，，，，，，从而对模子已学到的体现造成滋扰。。。。。。在实验效果中，，，，，，这一问题详细体现为训练 loss 曲线泛起显着震荡、长序列疑心度（LongPPL）显著升高，，，，，，以及长链式推理使命性能的系统性下降。。。。。。
在工程实现层面，，，，，，研究团队还通过进一步的消融剖析定位了 InfLLM-V2 的主要性能瓶颈，，，，，，发明其集中在 block selection 阶段，，，，，，尤其是 compression attention 的盘算以及 attention score 的显式物化历程。。。。。。针对这一问题，，，，，，研究职员在实验中引入了 head-group fusion 和 LSE Approximation 等优化战略。。。。。。
实验效果批注，，，，，，这些刷新在险些不影响模子性能的条件下，，，，，，可以将 block selection 的盘算时间降低约 20–30%，，，，，，从而为后续端到端推理加速实验中视察到的显著性能提升涤讪了要害基础。。。。。。
可「热升级」的长上下文计划
从研究意义的角度来看，，，，，，这项研究对“长上下文大语言模子”这一偏向给出了具有要领论价值的启示。。。。。。
研究团队明确指出，，，，，，希罕注重力机制未来的生长重点并不在于设计全新的注重力结构，，，，，，而在于怎样在不破损既有 dense attention 结构的条件下实现高效的希罕化，，，，，，这一看法在一定水平上改变了此前以“结构立异”为主导的研究范式。。。。。。
在工程实践层面，，，，，，InfLLM-V2 所具备的一系列特征恰恰契合真实工业安排的焦点需求，，，，，，包括无需调解模子参数规模、无需维护多套模子版本、不会牺牲短序列使命性能，，，，，，且不依赖重新举行大规模预训练。。。。。。这意味着，，，，，，一个已经安排或训练完成的现有大语言模子，，，，，，可以在最小价钱下被“热升级”为具备长上下文处置惩罚能力的模子。。。。。。
在此基础上，，，，，，研究职员也为后续事情隐含地划定了若干主要约束：首先，，，，，，应阻止引入特另外 attention 分支，，，，，，以免破损原有结构的一致性；； ；；；；其次，，，，，，不应接纳与 dense attention 输出形式不兼容的设计，，，，，，不然将导致短到长迁徙历程中的能力损失；； ；；；；最后，，，，，，希罕注重力的设计必需充分思量底层盘算实现与 kernel 特征，，，，，，而不但停留在看法层面的结构优雅性。。。。。。
正是由于该研究将训练范式、模子结构设计以及 CUDA 级实现细节举行了统一考量，，，，，，并系统性地诠释了以往希罕注重力要领在真实训练与推理流程中失败的缘故原由，，，，，，才使其不但停留在要领层面的提出，，，，，，而能够进一步支持现实模子的训练与落地应用，，，，，，这也是研究团队能够基于该框架直接产出 MiniCPM-4.1 等模子的主要缘故原由。。。。。。
InfLLM-V2 主要作者
赵威霖，，，，，，他是清华大学盘算机科学与手艺系自然语言处置惩罚实验室（THUNLP）的博士研究生，，，，，，研究偏向聚焦于高效大语言模子。。。。。。
他的研究主要围绕模子推理与训练加速睁开，，，，，，关注点并非纯粹引入新的模子结构，，，，，，而是怎样在不破损标准 Transformer 表达能力与既有模子性能的条件下，，，，，，实现对种种场景的有用适配与工程级加速。。。。。。
除学术研究外，，，，，，他还恒久加入 OpenBMB、MiniCPM 等开源项目，，，，，，在高性能 attention kernel、推理优化与系统实现方面肩负要害工程事情，，，，，，其研究效果揭晓于 ICLR、ACL、EMNLP 等国际主流聚会。。。。。。
参考链接：https://weilin-zhao.com
刘知远，，，，，，他是清华大学盘算机科学与手艺系教授、博士生导师，，，，，，兼任中国中文信息学会理事、社会媒体处置惩罚专委会副主任等学术职务。。。。。。
刘知远划分于 2006 年、 2011 年于清华大学盘算机科学与手艺系获得学士、博士学位，，，，，，并在清华大学开展博士后研究，，，，，，后留校任教。。。。。。其主要研究偏向包括大模子手艺、自然语言处置惩罚、知识图谱与语义盘算以及社会盘算等焦点领域。。。。。。
刘知远在国际主流学术聚会和期刊（如Nature Machine Intelligence、ACL、EMNLP、IJCAI 和 AAAI）上揭晓了 200 余篇论文，，，，，，其 Google Scholar 引用量凌驾7万次，，，，，，反应出普遍的学术影响力。。。。。。
他在多项国家级科研项目中担当认真人或主要加入者，，，，，，曾获教育部自然科学一等奖、中国中文信息学会钱伟长中文信息处置惩罚科学手艺奖一等奖、天下互联网领先科技效果奖、北京市青年教学名师奖等多项科研奖励，，，，，，并入选包括国家青年人才妄想、Elsevier 中国高被引学者、《麻省理工科技谈论》中国区“35 岁以下科技立异 35 人榜单”及中国科协青年人才托举工程等人才项目。。。。。。
参考地点：https://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/zh.html
韩旭，，，，，，他是清华大学盘算机科学与手艺系助理研究员，，，，，，也是大模子开源社区 OpenBMB 的焦点提倡人与恒久认真人之一。。。。。。
韩旭恒久从事大模子手艺、自然语言处置惩罚、知识工程等方面的研究，，，，，，部分研究也涉及并行盘算、异构系统优化等偏向，，，，，，在国际顶级学术聚会及期刊揭晓论文数十篇，，，，，，Google Scholar 他引 1.6 万余次，，，，，，曾获教育部自然科学一等奖、天下互联网大会领先科技奖，，，，，，并入选中国盘算机学会（CCF）优博激励妄想、清华优异博士后、《麻省理工科技谈论》中国区“35 岁以下科技立异 35 人榜单”、及博士后立异人才支持妄想。。。。。。
参考链接：https://www.cs.tsinghua.edu.cn/info/1114/6422.htm
肖朝军，，，，，，他是清华大学盘算机系博士后，，，，，，主要研究偏向为高效大模子架构，，，，，，在Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ICLR、ACL等国际顶级聚会及期刊揭晓论文多篇，，，，，，曾获钱伟长中文信息处置惩罚科学手艺奖一等奖，，，，，，博士后立异人才支持妄想，，，，，，清华大学水木学者，，，，，，清华大学优异博士论文等声誉。。。。。。
参考链接：https://x2.8加拿大展望开奖cjthu.github.io/
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