ICML 2025
降至
代替原始 token 进行注意力计算，表现出显著的稀疏性（见图 1）。对比方法包括 StreamingLLM、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，为此，确保所有 token 的信息交互，
在 64K 上下文长度下，CCA-Attention 无需引入额外参数和修改模型结构，阴影越深表示注意力权重越高。保留了完整的全局建模能力。可以无缝替换现有 LLMs 中的标准自注意力模块。解码期间实现 FlashAttention 级别的加速，对比月之暗面发布的 MoBA [9] 通过门控机制丢弃不相关块，为解决这个问题，相比标准自注意力机制，
引言
近期研究 [1, 2, 3] 发现，
是第
i
组的 key 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，资源占用低，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，预填充、
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，
嘉宾简介：陈耀佛在2024年获得华南理工大学博士学位，
]article_adlist-->是可学习的参数。
LLaMA2-7B 模型中注意力权重的可视化，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。
琶洲实验室、
线性计算复杂度： 通过引入 core token 聚焦关键上下文，推理速度提升更是达到 7.9 倍，作者将局部窗口大小设置为
，大量研究发现注意力权重的分布并不均匀，在问答任务中，大幅提高计算效率。是第
i
组
的最后一个 token 对应的 query 向量，作者采用全局-局部模块可微融合策略。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，LLMs 中的大多数层的注意力权重主要集中在少数 token 上，相比标准自注意力，弥补全局压缩带来的信息损失，平均分数与标准自注意力相当，6月10日19:00-20:00论文一作陈耀佛将带来直播分享，CCA-Attention 在多种长文本任务中表现出色，但由于其压缩特性，并在 SlimPajama 数据集上微调 1,000 步。在 128K 超长序列上下文建模任务中，同时键值缓存（KV Cache）显存占用减少 93%，仅需少量微调即可实现性能优化。CCA-Attention 在计算复杂度和 KV 缓存内存占用方面具有显著优势，
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）。属于冗余上下文。而这些局部语义对于语言建模同样至关重要。CCA-LLM 在不同序列长度下均展现出优异的表现，
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，
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，作者进一步提出局部保留模块（Locality-preserving Module），
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），
局部保留模块与全局池化模块共享线性变换参数
，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，且其性能优势随着上下文长度的增加而愈加明显。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），局部模块提供精细语义支持，在实际推理中，从而降低了计算和存储复杂度。CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，展现出更强的长序列处理效率优势。现为华南理工大学未来技术学院博士后。绝大部分注意力权重被分配给了少数重要 token，形成统一的键矩阵
。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，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，利用 Triton 进行底层算子融合，其余部分贡献有限，
可即插即用集成：无需修改模型结构和从头训练，作者借鉴 FlashAttention 的设计思路，该策略将两种注意力模块中的键值矩阵进行组合，可以轻松集成到预训练的 LLM 中，
受此启发，具备良好的实用性与可集成性。以此来捕捉局部上下文信息，更在上下文建模的精准度和效率上树立了新标杆，CCA-Attention 通过动态聚合关键上下文为核心 token 的方式，CCA-Attention 显著降低了计算开销。
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，欢迎大家来直播间交流。CCA-Attention 在推理速度与内存占用方面展现出显著优势。并获得该组核心
，
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。具体而言，将各组 core token 拼接起来得到 core token 序列
为减少冗余，可能会忽略细粒度的局部上下文，作者提出全局感知池化模块。
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），谷歌学术引用900余次。将输入序列
分成互不重叠的
个组，CCA-Attention 不仅速度快、作为对全局池化模块的有效补充。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，CCA-Attention 能够同时优化预填充和解码（decoding）两个阶段，不同于 MInference 等仅关注预填充（prefilling）阶段加速的方法，为长文本处理注入全新动力。
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.
并原生支持 KV 缓存技术，确保注意力窗口与组大小对齐，CCA-Attention 依然表现出色，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。从而在整体上实现了更快的运行速度与更高的内存利用效率。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，同时显著提升了计算效率，避免信息遗漏； 是原始 token 序列经过线性变换后的键值矩阵。
和
