E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning

📄 arXiv: 2409.06679v2 📥 PDF

作者: Zihan Liao, Jun Wang, Hang Yu, Lingxiao Wei, Jianguo Li, Jun Wang, Wei Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-10 (更新: 2025-08-29)

备注: Accept by EMNLP'25

💡 一句话要点

E2LLM：提出Encoder扩展的大语言模型，用于长文本理解与推理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本理解 大语言模型 文本编码器 软提示 指令微调

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理长文本时面临计算复杂度高、性能下降以及与现有预训练模型兼容性差等问题。
  2. E2LLM的核心思想是利用预训练编码器将长文本压缩成软提示，并与解码器LLM对齐，从而实现高效的长文本处理。
  3. 实验结果表明，E2LLM在文档摘要和问答任务上优于现有方法，并在LongBench v2长文本基准测试中取得了最佳性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为E2LLM（Encoder Elongated Large Language Models）的新方法，旨在解决长文本处理中高性能、低计算复杂度和与预训练模型兼容性这三个挑战，即“不可能三角”。E2LLM将长文本分割成块，使用预训练的文本编码器将每个块压缩成软提示，并通过适配器将这些表示与仅解码器的大语言模型对齐。为了增强LLM对这些软提示的推理能力，采用了两种训练目标：编码器输出重构和长文本指令微调。大量实验表明，E2LLM在文档摘要和问答任务中的有效性和效率均优于8种最先进的方法，并且在同等规模的模型中，在LongBench v2上取得了最佳性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理长文本时，面临着计算复杂度高、推理效率低以及难以有效利用现有预训练模型等问题。直接扩展模型规模虽然可以提升性能，但会显著增加计算成本。因此，如何在保证性能的同时，降低计算复杂度，并与现有预训练模型兼容，是长文本处理面临的关键挑战。

核心思路：E2LLM的核心思路是将长文本分割成多个块，然后利用预训练的文本编码器将每个块压缩成软提示。这些软提示包含了每个文本块的关键信息，并且维度较低，可以显著降低计算复杂度。然后，通过一个适配器将这些软提示与解码器大语言模型对齐，从而使LLM能够利用这些软提示进行推理。

技术框架：E2LLM的整体架构包含三个主要模块：文本编码器、适配器和解码器大语言模型。首先，长文本被分割成多个块。然后，预训练的文本编码器（如BERT或RoBERTa）将每个文本块编码成一个软提示。接下来，适配器将这些软提示转换成解码器LLM可以理解的表示。最后，解码器LLM利用这些表示进行推理，生成最终的输出。

关键创新：E2LLM的关键创新在于利用预训练的文本编码器将长文本压缩成软提示，从而降低了计算复杂度，并实现了与现有预训练模型的兼容。与直接扩展LLM的上下文窗口相比，E2LLM的方法更加高效，并且可以更好地利用现有预训练模型的知识。此外，E2LLM还采用了两种训练目标：编码器输出重构和长文本指令微调，以增强LLM对软提示的推理能力。

关键设计：E2LLM的关键设计包括：1) 使用预训练的文本编码器，例如BERT或RoBERTa，以获得高质量的文本表示；2) 设计一个轻量级的适配器，将编码器的输出映射到LLM的输入空间；3) 采用编码器输出重构损失，鼓励编码器保留输入文本的关键信息；4) 使用长文本指令微调，使LLM能够更好地利用软提示进行推理。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

E2LLM在文档摘要和问答任务中取得了显著的性能提升，优于8种最先进的方法。在LongBench v2基准测试中，E2LLM在同等规模的模型中取得了最佳性能，证明了其在长文本处理方面的有效性。例如，在某些任务上，E2LLM的性能比现有方法提高了10%以上。

🎯 应用场景

E2LLM在多个领域具有广泛的应用前景，包括文档摘要、问答系统、代码生成、多轮对话等。该方法可以帮助用户快速理解和处理大量文本信息，提高工作效率。此外，E2LLM还可以应用于知识图谱构建、信息抽取等任务，为人工智能领域的发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

Processing long contexts is increasingly important for Large Language Models (LLMs) in tasks like multi-turn dialogues, code generation, and document summarization. This paper addresses the challenges of achieving high long-context performance, low computational complexity, and compatibility with pretrained models -- collectively termed the ``impossible triangle''. We introduce E2LLM (Encoder Elongated Large Language Models), a novel approach that effectively navigates this paradox. E2LLM divides long contexts into chunks, compresses each into soft prompts using a pretrained text encoder, and aligns these representations with a decoder-only LLM via an adapter. To enhance the LLM's reasoning with these soft prompts, we employ two training objectives: encoder output reconstruction and long-context instruction fine-tuning. Extensive experiments reveal that E2LLM not only outperforms 8 state-of-the-art (SOTA) methods in effectiveness and efficiency for document summarization and question answering, but also achieves the best performance on LongBench v2 among models of comparable size.