Structured Context Recomposition for Large Language Models Using Probabilistic Layer Realignment

📄 arXiv: 2501.17617v1 📥 PDF

作者: Jonathan Teel, Jocasta Cumberbatch, Raphael Benington, Quentin Baskerville

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-29

💡 一句话要点

提出结构化上下文重组方法，通过概率层重对齐增强大语言模型长文本一致性。

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

关键词: 长文本生成 上下文一致性 Transformer 概率层重对齐 自注意力机制

📋 核心要点

  1. 传统自注意力机制难以有效保持长距离依赖，导致大语言模型在长文本生成中上下文一致性下降。
  2. 提出结构化上下文重组（SCR）方法，通过概率层重对齐动态调整Transformer层内的表征，保持语义相关性。
  3. 实验表明，SCR能有效减轻主题突变和逻辑不一致，同时保持生成多样性，适用于长文本生成任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为结构化上下文重组（SCR）的方法，用于解决大语言模型在长序列生成中因传统自注意力机制难以有效保持长距离依赖而导致的上下文一致性下降问题。SCR引入了一种概率层重对齐策略，动态调整Transformer层内的学习表征，确保语义相关的嵌入在扩展变换中持续存在。该方法通过递归加权函数重新分配表征权重，基于推断的上下文相关性而非固定的token级别注意力分数，从而增强一致性保持。实验结果表明，概率重对齐减轻了突发的主题转变和逻辑不一致，尤其是在序列超出标准注意力窗口约束的情况下。序列级熵分析表明，SCR缓和了表征变异性，同时保持了生成多样性。注意力头偏差测量证实，分层重加权有助于Transformer层之间更平滑的token依赖转换，增强了多轮交互和文档级推理的稳定性。计算资源评估表明，SCR的处理时间略有增加，但内存开销保持在可行范围内，使其适用于自回归生成应用。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在处理长文本生成任务时，由于传统自注意力机制的局限性，难以有效捕捉和保持长距离依赖关系，导致上下文一致性下降，出现主题突变、逻辑混乱等问题。现有方法如记忆压缩和检索增强虽然能缓解这一问题，但引入了额外的计算开销或存储负担，影响了推理效率和部署可行性。

核心思路：SCR的核心思路是通过动态调整Transformer层内的学习表征，使语义上更相关的嵌入在整个生成过程中保持更强的存在感。它不依赖于固定的token级别注意力分数，而是基于推断的上下文相关性来重新分配表征权重，从而实现对上下文信息的更有效利用。

技术框架：SCR的核心是概率层重对齐策略。该策略通过一个递归加权函数，根据上下文相关性动态调整Transformer层中每个token的表征权重。具体来说，每一层都会根据上一层的输出，计算一个权重向量，然后将该权重向量应用于当前层的表征。这个过程在Transformer的多个层中递归进行，从而实现对上下文信息的逐层提炼和强化。

关键创新：SCR的关键创新在于其概率层重对齐策略，它不同于传统的注意力机制，后者主要关注token之间的相关性，而SCR则关注整个上下文的语义相关性。通过递归加权函数，SCR能够动态地调整Transformer层内的表征，使语义上更相关的嵌入在整个生成过程中保持更强的存在感，从而提高上下文一致性。

关键设计：SCR的关键设计在于递归加权函数。该函数的设计需要考虑如何有效地衡量上下文相关性，以及如何将这种相关性转化为表征权重。论文中可能使用了某种形式的注意力机制或相似度度量来衡量上下文相关性，并使用softmax函数或其他归一化方法将相关性转化为概率权重。此外，如何选择合适的递归深度和权重衰减系数也是影响SCR性能的关键因素。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCR能够有效减轻长文本生成中的主题突变和逻辑不一致问题。序列级熵分析显示，SCR在保持生成多样性的同时，降低了表征的变异性。注意力头偏差测量证实，SCR有助于Transformer层之间更平滑的token依赖转换，增强了多轮交互和文档级推理的稳定性。虽然SCR引入了适度的计算开销，但内存开销控制在合理范围内。

🎯 应用场景

SCR方法适用于需要生成长文本的各种应用场景，例如长篇小说创作、新闻报道生成、对话系统、代码生成等。通过提高长文本的上下文一致性，SCR可以显著提升生成内容的质量和可读性，增强用户体验，并为相关应用带来更大的商业价值。

📄 摘要（原文）

Extended sequence generation often leads to degradation in contextual consistency due to the inability of conventional self-attention mechanisms to effectively retain long-range dependencies. Existing approaches, including memory compression and retrieval-augmented conditioning, introduce computational trade-offs that either increase inference latency or impose additional storage overhead. Structured Context Recomposition (SCR) introduces a probabilistic layer realignment strategy that dynamically adjusts learned representations within transformer layers, ensuring that semantically relevant embeddings persist throughout extended transformations. The proposed method enhances coherence retention through a recursive weighting function that redistributes representational emphasis based on inferred contextual relevance rather than relying on fixed token-level attention scores. Empirical results indicate that probabilistic realignment mitigates abrupt topic shifts and logical inconsistencies, particularly in scenarios where sequences exceed standard attention window constraints. Sequence-level entropy analysis further reveals that SCR moderates representational variability without introducing excessive output regularization, allowing models to sustain generative diversity while preserving contextual alignment. Attention head deviation measurements confirm that hierarchical reweighting contributes to smoother token dependency transitions across transformer layers, reinforcing the stability of multi-turn interactions and document-level reasoning. Computational resource assessments show that while SCR incurs a moderate increase in processing time, memory overhead remains within feasible limits, making it suitable for practical deployment in autoregressive generative applications.