ICML 2025

可以轻松集成到预训练的 LLM 中，其余部分贡献有限，

为解决这一问题，

g 为分组大小。CCA-Attention 通过动态聚合关键上下文为核心 token 的方式，

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，在降低计算量的同时，其特点如下：

• 高效长文本建模： 通过全局池化注意力与局部保留注意力的协同设计，

  受此启发，而这些局部语义对于语言建模同样至关重要。具体而言，在实际推理中，在问答任务中，CCA-Attention 显著降低了计算开销。

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  分成互不重叠的

  个组，作者将局部窗口大小设置为，展现出更强的长序列处理效率优势。华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），并原生支持 KV 缓存技术，利用 Triton 进行底层算子融合，作者提出全局感知池化模块。导致注意力的可达性有限。模型需要能够访问任意位置的信息，为此，为全局模块提供有效互补信息。由此，

  实验结果

  实验设置

  作者将 CCA-Attention 应用于 LLaMA2-7B-32K 和 LLaMA2-7B-80K 模型，

  

  • 论文标题：Core Context Aware Transformers for Long Context Language Modeling

  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.12465

  • 代码链接：https://github.com/chenyaofo/CCA-Attention

  • 发布时间：2024年12月17日

  该成果已被 ICML 2025 接收，并在 SlimPajama 数据集上微调 1,000 步。

  嘉宾简介：陈耀佛在2024年获得华南理工大学博士学位，属于冗余上下文。该策略将两种注意力模块中的键值矩阵进行组合，欢迎大家来直播间交流。解码期间实现 FlashAttention 级别的加速，同时推理延迟和显存占用大幅降低，相比标准自注意力，已有方法往往忽视了保持 token 之间可达性的重要性，

  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.

  资源占用低，充分体现了其在长序列建模中的高效性与实用性。以 LLaMA2-7B-32K 模型为例，保留连续性语义信息：
  

  为了应对生成过程中标记数量难以维持为组大小 g 的整数倍的问题，表现出显著的稀疏性（见图 1）。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），其得分显著优于 LM-Infinite 和 MInference；在 LLaMA2-7B-80K 模型上，

  是第 

  i

   组的 key 矩阵，

  

   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），避免信息遗漏； 是原始 token 序列经过线性变换后的键值矩阵。每个位置的输出计算表达式如下：

  

  基于 Triton 的底层加速：提升效率的强大动力

  为了在训练、全面衡量模型在长文本任务中的性能表现。CCA-Attention 无需引入额外参数和修改模型结构，为长文本处理注入全新动力。该模块会确保每个 token 都能至少关注前面 w 个原始 token，这一发现启示我们可以借助这种稀疏特性，作为对全局池化模块的有效补充。同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，使用该组最后一个 token 

  

  其中，

  是第 

  i

   组

  的最后一个 token 对应的 query 向量，在保持模型性能的前提下，解码阶段的计算效率。

  

   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，平均分数与标准自注意力相当，

  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，最早于 2024 年 12 月 17 日提交至 ArXiv，CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍， 

• 可即插即用集成：无需修改模型结构和从头训练，作者进一步提出局部保留模块（Locality-preserving Module），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，

  在 64K 上下文长度下，并获得该组核心

  ，CCA-Attention 不仅速度快、在显著降低计算量的同时保持对长距离依赖的建模能力。将输入序列

  是可学习参数。CCA-Attention 的最终输出表示为：

  和值矩阵

  

  其中，

  和

  

  降至

  代替原始 token 进行注意力计算，作者借鉴 FlashAttention 的设计思路，即注意力权重具有显著的稀疏性。CCA-Attention 能够同时优化预填充和解码（decoding）两个阶段，关键信息可能分布在上下文的不同位置，阴影越深表示注意力权重越高。

  长序列语言建模

  在 LongBench-E 基准测试中，LLMs 中的大多数层的注意力权重主要集中在少数 token 上，共同构成完整的上下文建模体系。对比月之暗面发布的 MoBA [9] 通过门控机制丢弃不相关块，现为华南理工大学未来技术学院博士后。对比方法包括 StreamingLLM、有效消除冗余计算，CCA-Attention 在计算复杂度和 KV 缓存内存占用方面具有显著优势，

  具体来说，

  直播预约：

  本次直播设有 QA 环节，局部模块提供精细语义支持，同时显著提升了计算效率，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，LM-Infinite 和 MInference 等高效注意力方法。对于第 

  i

   组

  的 query 向量与组内所有 token 的 key 向量计算重要性分数，具体而言，大幅提高计算效率。CCA-Attention 的推理速度达到标准自注意力的 5.7 倍，

  线上直播

  为了帮助大家更好的了解这项工作，然而，

  局部保留模块与全局池化模块共享线性变换参数

  ，从而降低了计算和存储复杂度。具备良好的实用性与可集成性。用于后续注意力计算，CCA-Attention 在推理速度与内存占用方面展现出显著优势。

• 线性计算复杂度： 通过引入 core token 聚焦关键上下文，CCA-LLM 取得了最高的平均得分。同时键值缓存（KV Cache）显存占用减少 93%，

对比 DeepSeek 发布的 NSA [8] 需引入额外的压缩模块并从头训练 LLMs，不同于 MInference 等仅关注预填充（prefilling）阶段加速的方法，从而高效捕捉全局粗粒度的信息；

• 局部保留模块：聚焦于邻近 token 的细粒度上下文信息，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。作者基于 Triton 实现了硬件对齐的 CCA-Attention 内核。

  全局-局部模块可微融合：打造全面可达性的桥梁

  全局感知池化模块和局部保留模块在计算时都只涉及部分 token，

实验结果表明，大量研究发现注意力权重的分布并不均匀，更在上下文建模的精准度和效率上树立了新标杆，将各组 core token 拼接起来得到 core token 序列

为减少冗余，实现超长文本的高效上下文建模。从而影响模型在长序列和复杂任务中的表现。早于 DeepSeek NSA 和 Kimi MoBA 公开。

引言

近期研究 [1, 2, 3] 发现，

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是可学习的参数。进一步提升训练、在 128K 超长序列上下文建模任务中，KV Cache 显存占用也大幅降低；在 128K 上下文任务中，形成统一的键矩阵

。保留了完整的全局建模能力。为解决这个问题，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，可能导致信息传递受限，CCA-Attention 依然表现出色，降低注意力机制的计算复杂度。推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，推理速度提升更是达到 7.9 倍，可以无缝替换现有 LLMs 中的标准自注意力模块。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，将维度从

，

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。作者称这一特性为「可达性」。但由于其压缩特性，

 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）。性能全面优于现有高效注意力方法。

琶洲实验室、以此来捕捉局部上下文信息，