SeerAttention: Learning Intrinsic Sparse Attention in Your LLMs
作者: Yizhao Gao, Zhichen Zeng, Dayou Du, Shijie Cao, Peiyuan Zhou, Jiaxing Qi, Junjie Lai, Hayden Kwok-Hay So, Ting Cao, Fan Yang, Mao Yang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-02-17)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SeerAttention：学习LLM中的内在稀疏注意力，提升长文本处理效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 稀疏注意力 长文本处理 大型语言模型 自蒸馏 门控机制 FlashAttention 模型加速
📋 核心要点
- 现有稀疏注意力方法依赖预定义模式或启发式，难以动态适应不同上下文，限制了长文本处理效率。
- SeerAttention通过可学习的门控机制，直接从LLM学习块级别的注意力稀疏性，动态选择重要块。
- 实验表明，SeerAttention在长上下文预填充任务中，相比现有方法，实现了更高的精度和更低的延迟。
📝 摘要（中文）
注意力机制是现代大型语言模型（LLM）的基石。然而，其二次复杂度限制了效率和可扩展性，尤其是在长上下文处理方面。一个有希望的方法是利用注意力的稀疏性。然而，现有的基于稀疏性的解决方案主要依赖于注意力头级别的预定义模式或启发式方法，难以有效地动态适应不同的上下文。我们提出了SeerAttention，一种简单而有效的注意力机制，可以直接从LLM本身学习块级别的注意力稀疏性。受到混合专家（MoE）中门控机制的启发，SeerAttention使用可学习的门控来增强传统注意力，该门控选择性地激活注意力图中的重要块。具体来说，门控首先沿序列维度池化查询（Q）和键（K）张量，并通过可学习的线性层处理它们。然后将得到的矩阵相乘，以产生门控分数，用于预测块级别的注意力稀疏性。结合我们的块稀疏FlashAttention内核，SeerAttention可以在GPU上实现显著的加速。当应用于预训练的LLM时，SeerAttention只需要以轻量级的自蒸馏方式训练门控参数，从而实现快速收敛。我们的评估结果表明，与先前的方法相比，SeerAttention在长上下文预填充方面实现了更好的模型精度和更低的延迟。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型（LLM）中的注意力机制具有二次复杂度，这限制了其在长上下文处理中的效率和可扩展性。现有的稀疏注意力方法，如预定义模式或启发式方法，无法根据输入动态调整注意力模式，导致次优的性能。
核心思路：SeerAttention的核心思想是通过学习的方式，让模型自身决定哪些注意力块是重要的，从而实现动态的稀疏注意力。借鉴混合专家模型（MoE）的门控机制，SeerAttention引入一个可学习的门控网络，用于选择性地激活注意力图中的重要块。这种设计允许模型根据输入自适应地调整注意力模式，从而提高效率和性能。
技术框架：SeerAttention在标准注意力机制的基础上增加了一个门控模块。该门控模块首先对查询（Q）和键（K）张量沿序列维度进行池化，然后通过可学习的线性层进行处理。处理后的张量相乘得到门控分数，用于预测块级别的注意力稀疏性。最终的注意力权重由原始注意力权重和门控分数共同决定。整个框架可以与块稀疏FlashAttention内核结合，以进一步提高GPU上的计算效率。
关键创新：SeerAttention的关键创新在于其学习注意力稀疏性的方式。与预定义或启发式方法不同，SeerAttention直接从数据中学习，允许模型根据输入动态调整注意力模式。这种学习方式使得SeerAttention能够更好地适应不同的上下文，从而提高性能。此外，SeerAttention采用块级别的稀疏性，可以在保证性能的同时，有效地减少计算量。
关键设计：SeerAttention的门控模块包含两个线性层，用于处理池化后的查询和键张量。门控分数的计算方式为两个线性层输出的矩阵相乘。为了保证训练的稳定性，SeerAttention采用自蒸馏的方式进行训练，即使用原始的LLM作为教师模型，指导SeerAttention学习注意力稀疏性。损失函数包括交叉熵损失和KL散度损失，用于衡量SeerAttention的预测结果与教师模型的输出之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SeerAttention在长上下文预填充任务中表现出色，与现有方法相比，实现了更高的模型精度和更低的延迟。具体而言，SeerAttention在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，并且在GPU上实现了显著的加速。实验结果表明，SeerAttention是一种高效且有效的注意力机制，可以显著提高LLM在长文本处理方面的性能。
🎯 应用场景
SeerAttention可应用于各种需要处理长文本的场景，例如长文档摘要、机器翻译、代码生成和问答系统。通过提高长文本处理的效率和精度，SeerAttention可以显著提升这些应用的性能和用户体验。未来，SeerAttention有望成为LLM中一种重要的注意力机制，推动LLM在更广泛的领域得到应用。
📄 摘要（原文）
Attention is the cornerstone of modern Large Language Models (LLMs). Yet its quadratic complexity hinders efficiency and scalability, especially for long-context processing. A promising approach is to leverage sparsity in attention. However, existing sparsity-based solutions predominantly rely on predefined patterns or heuristics at the attention head level, struggling to adapt dynamically to different contexts efficiently. We propose SeerAttention, a simple yet effective attention mechanism that directly learns the block-level attention sparsity from the LLM itself. Inspired by the gating mechanism in Mixture of Experts (MoE), SeerAttention augments the conventional attention with a learnable gate that selectively activates important blocks within the attention map. Specifically, the gate first pools the query (Q) and key (K) tensors along the sequence dimension and processes them through learnable linear layers. The resulting matrices are then multiplied together to produce the gating scores, which are used to predict block-level attention sparsity. Combined with our block-sparse FlashAttention kernel, SeerAttention can achieve significant speedup on GPUs. When applied to pre-trained LLMs, SeerAttention only requires training the gate parameters in a lightweight self-distillation manner, allowing rapid convergence. Our evaluation results demonstrate that SeerAttention achieves better model accuracy and lower latency for long-context pre-filling compared to prior methods. Code is available at: https://github.com/microsoft/SeerAttention