NExtLong: Toward Effective Long-Context Training without Long Documents

📄 arXiv: 2501.12766v2 📥 PDF

作者: Chaochen Gao, Xing Wu, Zijia Lin, Debing Zhang, Songlin Hu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-22 (更新: 2025-05-26)

备注: Accepted by ICML 2025. Corresponding authors: xing wu, and songlin hu

💡 一句话要点

NExtLong：通过负样本扩展实现高效的长文本上下文训练，无需依赖长文档。

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

关键词: 长文本建模 长程依赖 负样本学习 数据合成 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有长文本建模方法依赖合成数据，但缺乏有效机制来强化模型对长程依赖关系的理解。
  2. NExtLong通过负文档扩展，将文档分解并插入负样本干扰项，迫使模型区分长程依赖，提升建模能力。
  3. 实验表明，NExtLong在长文本基准测试中显著优于现有方法，降低了对非合成长文档的依赖。

📝 摘要（中文）

具有扩展上下文窗口的大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但由于长文档的稀缺性，仍然面临挑战。现有方法倾向于合成长上下文数据，但缺乏明确的机制来加强长程依赖建模。为了解决这个限制，我们提出了NExtLong，一种通过负文档扩展合成长上下文数据的新框架。NExtLong将文档分解为多个元块，并通过交错从预训练语料库中检索到的困难负样本干扰项来扩展上下文。这种方法迫使模型区分长程依赖上下文与干扰内容，从而增强其建模长程依赖关系的能力。大量的实验表明，与现有的长上下文合成方法和在非合成长文档上训练的领先模型相比，NExtLong在HELMET和RULER基准测试中取得了显著的性能改进。这些发现突出了NExtLong减少对非合成长文档依赖的能力，使其成为开发先进长上下文LLMs的有效框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有长文本语言模型训练面临长文档数据稀缺的问题，导致模型难以有效学习和建模长程依赖关系。虽然可以通过合成长文本数据来缓解这一问题，但现有方法缺乏明确的机制来强化模型对长程依赖的理解，容易受到噪声干扰。

核心思路：NExtLong的核心思路是通过引入“负文档扩展”来合成更具挑战性的长文本训练数据。具体来说，将原始文档分解为多个元块，并在这些元块之间插入从预训练语料库中检索到的困难负样本干扰项。这样设计的目的是迫使模型区分长程依赖的上下文信息与无关的干扰信息，从而提高模型对长程依赖关系的建模能力。

技术框架：NExtLong框架主要包含以下几个步骤：1) 文档分解：将原始文档分解为多个元块。2) 负样本检索：从预训练语料库中检索与原始文档相似的负样本作为干扰项。3) 上下文扩展：将负样本干扰项交错插入到原始文档的元块之间，形成扩展的长文本上下文。4) 模型训练：使用合成的长文本数据训练语言模型，目标是让模型能够准确预测下一个token，并区分长程依赖关系与干扰信息。

关键创新：NExtLong的关键创新在于其负文档扩展策略，通过引入困难负样本干扰项，迫使模型学习区分长程依赖关系与无关信息，从而更有效地建模长程依赖。与现有方法相比，NExtLong不是简单地拼接文档来合成长文本，而是通过精心设计的负样本干扰来提高模型的学习效率和泛化能力。

关键设计：在负样本检索方面，可以使用基于语义相似度的检索方法，例如使用预训练的sentence embedding模型计算文档之间的相似度。在上下文扩展方面，可以控制负样本干扰项的插入频率和长度，以平衡训练数据的难度和多样性。损失函数可以使用标准的交叉熵损失函数，也可以引入一些正则化项来鼓励模型学习更鲁棒的长程依赖表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NExtLong在HELMET和RULER基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在HELMET基准测试中，NExtLong相比于现有长上下文合成方法提升了X%，甚至超过了在非合成长文档上训练的领先模型。这些结果充分证明了NExtLong在长文本建模方面的有效性。

🎯 应用场景

NExtLong可应用于各种需要处理长文本的场景，例如长篇文档摘要、信息检索、问答系统、对话生成等。该方法能够有效提升模型在长文本上的性能，降低对大规模真实长文档数据的依赖，具有重要的实际应用价值和潜力。未来，可以进一步探索NExtLong在其他领域的应用，例如长视频理解、代码生成等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) with extended context windows have made significant strides yet remain a challenge due to the scarcity of long documents. Existing methods tend to synthesize long-context data but lack a clear mechanism to reinforce the long-range dependency modeling. To address this limitation, we propose NExtLong, a novel framework for synthesizing long-context data through Negative document Extension. NExtLong decomposes a document into multiple meta-chunks and extends the context by interleaving hard negative distractors retrieved from pretraining corpora. This approach compels the model to discriminate long-range dependent context from distracting content, enhancing its ability to model long-range dependencies. Extensive experiments demonstrate that NExtLong achieves significant performance improvements on the HELMET and RULER benchmarks compared to existing long-context synthesis approaches and leading models, which are trained on non-synthetic long documents. These findings highlight NExtLong's ability to reduce reliance on non-synthetic long documents, making it an effective framework for developing advanced long-context LLMs.