Structured Token Retention and Computational Memory Paths in Large Language Models
作者: Jonathan Delena, Augustin Moreau, Dominic Ravensdale, Frederick Chatterton
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-03-25)
备注: arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship
💡 一句话要点
提出结构化Token保留与计算记忆路径，提升大语言模型长序列处理效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 长序列建模 Token保留 计算记忆 注意力机制
📋 核心要点
- 传统token管理方法采用固定阈值或均匀注意力权重，导致长序列建模中内存利用率低和信息过早丢失。
- 论文提出结构化Token保留（STR）和计算记忆路径（CMP），动态调整token保留，优化内存分配。
- 实验表明，STR和CMP提高了token存活率，减少了误差传播，并降低了计算开销，提升了推理速度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种结构化Token保留（STR）的概率选择框架，该框架能够基于上下文重要性动态调整token的持久性，确保计算资源分配给语义相关的元素。进一步，计算记忆路径（CMP）通过分层内存分配扩展了该框架，通过token嵌入的结构化重新分配来提高保留效率。与基线模型相比，STR和CMP提高了长输入序列中的token存活率，同时减少了跨处理层的累积误差传播。实验结果表明，该方法降低了计算开销，提高了推理速度，且不降低上下文连贯性。Token分布分析表明，结构化内存分配避免了注意力权重计算中的过度冗余，优化了大规模生成架构中的信息检索效率。STR和CMP集成到开源模型中，展示了结构化内存保留方法论的适应性，突出了它们在生成文本处理、长上下文理解和可扩展序列建模中的适用性。
🔬 方法详解
问题定义：大语言模型在处理长序列时，传统的token管理方法（如固定保留阈值或均匀注意力权重）会导致内存利用率低下，重要信息过早丢失，以及计算冗余。这限制了模型处理长文本和复杂上下文的能力。
核心思路：论文的核心思路是根据token的上下文重要性动态调整其保留概率，并采用分层内存结构来优化token嵌入的重新分配。通过这种方式，模型能够更有效地利用计算资源，保留关键信息，并减少不必要的计算。
技术框架：该框架包含两个主要组成部分：结构化Token保留（STR）和计算记忆路径（CMP）。STR通过概率选择框架，根据token的上下文重要性动态调整其保留概率。CMP则通过分层内存分配，对token嵌入进行结构化重新分配，进一步提高保留效率。整体流程涉及对输入序列进行token化，然后通过STR和CMP进行处理，最后进行下游任务的预测或生成。
关键创新：最重要的技术创新点在于动态的、上下文感知的token保留机制以及分层内存分配策略。与现有方法相比，STR和CMP不再采用固定的保留策略，而是根据token的重要性自适应地调整其保留概率，从而更有效地利用计算资源。
关键设计：STR的关键设计在于如何定义和计算token的上下文重要性，这可能涉及到注意力权重、语义相似度或其他相关指标。CMP的关键设计在于如何构建分层内存结构，以及如何有效地在不同层级之间重新分配token嵌入。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文实验结果表明，STR和CMP能够提高长输入序列中的token存活率，并减少跨处理层的累积误差传播。同时，该方法降低了计算开销，提高了推理速度，且不降低上下文连贯性。结构化内存分配有效避免了注意力权重计算中的过度冗余，优化了信息检索效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，包括生成文本处理、长上下文理解、可扩展序列建模等。例如，在机器翻译中，可以更好地保留长句中的关键信息；在文本摘要中，可以更准确地提取核心内容；在对话系统中，可以更有效地管理对话历史，提升对话质量。该方法具有提升大语言模型在长序列任务中性能的潜力。
📄 摘要（原文）
Memory retention mechanisms play a central role in determining the efficiency of computational architectures designed for processing extended sequences. Conventional methods for token management often impose fixed retention thresholds or rely on uniform attention weight distributions, leading to inefficient memory utilization and premature information loss in extended sequence modeling. Structured Token Retention (STR) introduces a probabilistic selection framework that dynamically adjusts token persistence based on contextual significance, ensuring that computational resources are allocated to semantically relevant elements. Computational Memory Paths (CMP) extend this framework through hierarchical memory allocation, refining retention efficiency through structured reallocation of token embeddings. Comparative assessments against baseline models demonstrate that STR and CMP improve token survival rates across long input sequences while reducing cumulative error propagation across processing layers. Experimental results further indicate reductions in computational overhead, improving inference speed without degrading contextual coherence. Token distribution analyses reveal that structured memory allocation prevents excessive redundancy in attention weight calculations, optimizing information retrieval efficiency in large-scale generative architectures. The integration of STR and CMP into an open-source model illustrates the adaptability of structured memory retention methodologies, highlighting their applicability in generative text processing, long-context comprehension, and scalable sequence modeling.