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用“折叠与展开”动态管理超长上下文：一种 Token 高效的外部存储操作机制

news 2025/9/12 12:02:47

本文提出一种新颖的上下文长度管理机制 —— 通过“折叠”与“展开”特殊 Token，动态压缩与恢复上下文块，实现超长文本推理时的 Token 节省与信息可控访问。训练数据可由 LLM 自身生成，提示工程是关键。

🎯 问题背景：上下文长度瓶颈

当前大语言模型（LLM）受限于固定上下文窗口（如 4K、8K、32K、128K），一旦输入超出，要么截断，要么使用昂贵的扩展技术（如 RoPE 插值、滑动窗口、外挂向量库）。但这些方法要么丢失信息，要么计算开销大，要么无法精准定位。

我们是否可以设计一种机制：让模型自己决定“折叠哪些块、展开哪些块”，从而在有限 Token 预算内，智能管理超长上下文？

答案是：可以 —— 通过“折叠/展开”特殊 Token + 块编号系统 + 外部存储模拟。

🧩 核心机制设计

1. 固定块划分：128 块为单位

将上文按固定长度（如每块 128 Token）划分为 N 个块。
若总长度 > 模型最大上下文，则默认折叠超出部分，仅保留初始可见块（如前 32 块）。
折叠的块不占用当前上下文 Token，而是存入“外部存储”（可模拟为键值对缓存）。

2. 折叠与展开 Token 系统

引入两组特殊 Token：
- FOLD_i：折叠第 i 个块（i ∈ [0, 127]），释放其 Token 占用。
- UNFOLD_i：展开第 i 个块，从外部存储载入，恢复其内容。
同时引入：
- NO_FOLD：本次不折叠任何块。
- NO_UNFOLD：本次不展开任何块。
折叠与展开使用不同 Token ID 空间，避免混淆。

✅ 示例：
当前上下文块 [0,1,2,3] 可见。
模型输出 FOLD_2 → 块2被移出上下文，标记为折叠。
后续输出 UNFOLD_2 → 块2重新载入上下文。

3. 折叠标志 Token

每个被折叠的块，在其原始位置插入一个特殊标记 Token，如 <FOLDED_i>。
该 Token 不展开内容，仅占 1 个 Token，表示“此处曾有块 i，现已折叠”。
用于维持位置感知与结构完整性。

📌 例如：
原文块序列：[块0][块1][块2][块3]
折叠块2后：[块0][块1]<FOLDED_2>[块3]

4. 长度与位置预测

模型在生成过程中，不仅要预测下一个词，还要预测：
- 是否折叠？折叠哪一块？（输出 FOLD_i 或 NO_FOLD）
- 是否展开？展开哪一块？（输出 UNFOLD_i 或 NO_UNFOLD）
折叠/展开决策可作为“辅助头”或“多任务输出”与主语言建模联合训练。

💡 为什么这样做？

Token 高效：折叠后仅保留 1 Token 标记，极大节省空间。
信息无损：内容未丢弃，只是移入“外部存储”，可随时召回。
动态可控：模型根据当前推理需求，自主决定访问哪些块。
兼容现有架构：只需扩展 Token 表 + 修改训练目标，无需改动 Transformer 核心。

🧪 训练数据从何而来？

方案：用 LLM 自己生成训练数据！

我们可以设计提示词（Prompt），让一个已有长上下文能力的 LLM（如 GPT-4-128K、Claude 3、或本地微调的长文本模型）模拟“折叠/展开”行为，生成带操作指令的训练样本。

✍️ 提示词模板（Prompt for Data Generation）

你是一个上下文管理智能体。你的任务是阅读超长文档，并在生成答案的过程中，动态决定“折叠”或“展开”某些段落块，以节省 Token 并保持推理效率。规则：
- 文档已被划分为 128 个固定块（编号 0~127），每块约 128 Token。
- 你只能同时保留最多 32 个块在上下文中。
- 你必须使用以下特殊指令：▶ FOLD_i：折叠第 i 块（移出上下文，仅留 <FOLDED_i> 标记）▶ UNFOLD_i：展开第 i 块（从存储载入）▶ NO_FOLD / NO_UNFOLD：本次不操作
- 你的输出格式：[当前可见块列表] → [操作指令] → [生成的回答片段]示例：
输入文档：[块0: “爱因斯坦生于...”] [块1: “他提出相对论...”] [块2: “晚年移居美国...”] ...
你输出：
[0,1,2] → FOLD_1 → “爱因斯坦的出生地是德国。关于他的理论，我稍后展开。”
[0,2] → UNFOLD_1 → “他提出的相对论包含两个部分：狭义与广义。”现在，请处理以下文档并回答问题：
【插入长文档 + 问题】请按格式输出你的操作与回答。

📈 数据增强技巧

让 LLM 生成多个“操作路径”：同一问题，不同折叠/展开策略。
加入“错误操作”样本（如展开不存在的块），让模型学会容错。
加入“延迟展开”场景：先折叠，数轮后再展开，模拟长期记忆调用。

🚀 推理时的行为

在推理阶段，系统维护一个“块状态表”：

块状态 = {0: "visible",1: "folded",2: "visible",...
}

每当模型输出 FOLD_i 或 UNFOLD_i，系统执行：

FOLD_i：将块 i 移出上下文 → 替换为 <FOLDED_i> → 更新状态为 “folded”
UNFOLD_i：从存储载入块 i → 插入原 <FOLDED_i> 位置 → 更新状态为 “visible”

🔄 模型在生成过程中不断“操作外部存储”，如同一个程序员在管理内存。

🤖 为什么模型能学会这个？

人类阅读长文时也会“跳读”、“回看”、“标记重点”——这本质就是“折叠/展开”。
模型通过多任务训练，将“上下文管理”作为推理的一部分，而非外部干预。
类似“思维链”，但加入了“记忆管理链”。

🛠️ 实现建议

Token ID 分配：
- FOLD_0 ~ FOLD_127 → IDs [50000 - 50127]
- UNFOLD_0 ~ UNFOLD_127 → IDs [50128 - 50255]
- NO_FOLD, NO_UNFOLD → IDs [50256, 50257]
- <FOLDED_i> → IDs [50258 - 50385]（或共享折叠标记，加参数）
训练目标：
- 主任务：语言建模（预测下一个词）
- 辅助任务：预测折叠/展开动作（分类头）
推理引擎需支持：
- 动态上下文重组
- 外部块存储缓存
- 操作指令解析器