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介绍了当前在超长文本（可达百万级及以上 Token）生成与预测中，注意力机制如何突破传统 O(n²) 瓶颈，并阐释多种高效注意力算法如何支持 超长上下文处理能力。

概览

当前主流 Transformer 在处理长序列时，由于每个 Token 都要与其它所有 Token 计算注意力分数，导致时间和内存复杂度均为 O(n²)，当 n 达到 10 万甚至百万时，几乎无法在常规硬件上运行  。

为解决该瓶颈，研究者们提出了多种IO 感知、稀疏化/线性化以及层次化/记忆增强注意力机制，显著降低了计算和存储开销，使得部分模型已能在实际推理中处理 100K 级以上的上下文  。

稀疏／线性化注意力

FlashAttention 系列

• FlashAttention 通过将 Attention 矩阵划分为适合 GPU SRAM 缓存的小块，最大限度减少 HBM 与 SRAM 之间的数据读写，在保持精确计算的前提下，大幅降低内存带宽瓶颈  。

• DISTFLASHATTN 则在 FlashAttention 基础上，采用跨卡令牌级负载均衡和重计算感知的梯度检查点等技术，将单卡支持的序列长度从 32K 扩展至512K 以上，并在多卡环境中实现近 5 倍速度提升  。

稀疏注意力变体

• Longformer 的滑动窗口注意力（Sliding Window），只在局部窗口范围内计算注意力，将复杂度从 O(n²) 降至 O(n·w)，适合文档建模等长内容场景  。

• Reformer 利用局部敏感哈希（LSH）对 Query-Key 进行稀疏化选择，复杂度近似 O(n·log n)，同时减少记忆占用  。

线性注意力

• Performer 提出基于随机特征映射（FAVOR+）的近似 Softmax Attention，将注意力计算重写为矩阵乘法顺序可交换的形式，复杂度降为 O(n)  。

• 其他Kernelized Attention方法（如 Token Statistics Transformer、Latte）也通过学习或选择性近似，将 Attention 替换为线性时间操作，对超长输入的支持同样非常友好  。

层次化与记忆增强

分段层次化（Hierarchical Memory）

• HMT（Hierarchical Memory Transformer） 将长文本划分为固定大小的段落，通过“感官记忆”存储各段摘要，并在段间进行注意力交互，大幅降低全局计算量，同时保持段间长距离依赖捕捉能力；在 100K Token 评测中表现优异  。

循环记忆增强

• RMT（Recurrent Memory Transformer） 在预训练 Transformer 之外，额外引入“可重置记忆”层，将历史信息压缩存入外部记忆，并在后续批次中读取，已验证能够支持200 万 Token级别的上下文学习，且保持较低的线性计算开销  。

空洞／膨胀注意力

• LongNet 采用膨胀注意力（Dilated Attention），使注意力感受野随着距离呈指数增长，并利用分布式训练架构，可无损扩展至10 亿 Token级上下文，兼顾性能与可伸缩性  。

位置编码与对齐技术

• RoPE（Rotary Position Embedding） 通过对查询与键进行旋转位置编码，使模型自然支持任意长度序列；结合 FlashAttention 等算法，可在扩展上下文时保留准确的相对位置信息  。

• 新一代位置编码扩展（如 XPos、Alibi）进一步优化长序列的相对位置对齐，使得在百万 Token 范围内仍能有效捕捉远距离语义关联。

实际落地与案例

• 多家商用/开源大型模型（如 GPT-4、Anthropic Claude 2、NousResearch/YaRN-Mistral-7b-128K）均已在实测中展现处理100K+ Token的能力，虽仍面临成本与延迟挑战，但技术路线已基本成熟  。

小结

通过IO 优化（FlashAttention 系列）、稀疏/线性化 Attention（Longformer、Reformer、Performer 等）、层次化与记忆增强（HMT、RMT、LongNet）以及位置编码改进，当下的 Transformer 生态已形成多条可行路径，实现从数万到百万乃至亿级 Token 的上下文处理，为超长文本生成与推理提供了稳健支撑。