LCIRC: A Recurrent Compression Approach for Efficient Long-form Context and Query Dependent Modeling in LLMs

📄 arXiv: 2502.06139v2 📥 PDF

作者: Sumin An, Junyoung Sung, Wonpyo Park, Chanjun Park, Paul Hongsuck Seo

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-05-22)

备注: Accepted to NAACL 2025. Project Page: https://ssuminan.github.io/LCIRC/

💡 一句话要点

提出LCIRC，通过循环压缩和查询依赖建模高效处理LLM中的长文本上下文。

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

关键词: 长文本处理 循环压缩 查询依赖建模 大型语言模型 上下文建模

📋 核心要点

  1. 现有LLM受限于固定长度位置嵌入，处理长文本上下文效率低，计算成本随序列长度呈平方级增长。
  2. LCIRC通过循环压缩长文本，并在不重新训练模型的前提下，突破模型长度限制，提升处理效率。
  3. QD-LCIRC引入查询依赖的上下文建模，选择性压缩与查询相关信息，实验表明能显著提升LLM处理长文本能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在生成连贯且上下文丰富的输出方面表现出色，但其有效处理长文本上下文的能力受到固定长度位置嵌入的限制。此外，处理长序列的计算成本呈二次方增长，使得扩展上下文长度具有挑战性。为了解决这些挑战，我们提出了一种名为“循环压缩长文本上下文注入”（LCIRC）的方法，该方法通过循环压缩在不重新训练整个模型的情况下，能够高效地处理超出模型长度限制的长文本序列。我们进一步引入了查询依赖的上下文建模，该建模选择性地压缩与查询相关的信息，确保模型保留最相关的内容。我们的实验结果表明，查询依赖的LCIRC（QD-LCIRC）显著提高了LLM管理扩展上下文的能力，使其非常适合需要全面上下文理解和查询相关性的任务。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理长文本时面临两个主要问题。一是固定长度的位置嵌入限制了模型能够处理的上下文长度。二是计算复杂度随着序列长度的增加呈平方级增长，导致处理长文本的效率低下。现有的方法要么需要重新训练整个模型，要么无法有效地保留长文本中的关键信息。

核心思路：LCIRC的核心思路是通过循环压缩的方式，将长文本上下文压缩成一个固定长度的向量表示，从而突破模型长度的限制。同时，引入查询依赖的上下文建模，根据当前查询选择性地压缩上下文信息，保留与查询最相关的内容，提高模型的性能。

技术框架：LCIRC主要包含两个阶段：循环压缩阶段和查询依赖建模阶段。在循环压缩阶段，模型将长文本分成多个段落，并使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型逐步压缩每个段落的上下文信息，最终得到一个固定长度的上下文向量。在查询依赖建模阶段，模型根据当前查询，使用注意力机制或其他方法，从上下文向量中提取与查询相关的信息，并将其用于后续的预测或生成任务。

关键创新：LCIRC的关键创新在于循环压缩和查询依赖建模的结合。循环压缩使得模型能够处理超出其长度限制的长文本，而查询依赖建模则保证了模型能够有效地利用长文本中的关键信息。与现有方法相比，LCIRC无需重新训练整个模型，并且能够更好地保留长文本中的关键信息。

关键设计：在循环压缩阶段，可以使用GRU或LSTM等循环神经网络，也可以使用Transformer等自注意力模型。在查询依赖建模阶段，可以使用标准的注意力机制，也可以使用更复杂的注意力变体，例如多头注意力或稀疏注意力。损失函数可以使用交叉熵损失或其他的序列生成损失函数。具体的参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的QD-LCIRC在长文本处理任务上表现出色，显著提升了LLM的性能。具体来说，QD-LCIRC在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的结果，并且在处理长文本时，计算效率也得到了显著提升。实验结果表明，QD-LCIRC能够有效地保留长文本中的关键信息，并根据查询选择性地提取相关信息，从而提高模型的准确性和效率。

🎯 应用场景

LCIRC适用于需要处理长文本上下文的各种应用场景，例如文档摘要、机器翻译、问答系统和对话生成。该方法可以提高LLM在这些任务中的性能，并降低计算成本。未来，LCIRC可以进一步扩展到处理更长的文本，并与其他技术相结合，例如知识图谱和外部记忆，以进一步提高LLM的性能。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) excel in generating coherent and contextually rich outputs, their capacity to efficiently handle long-form contexts is limited by fixed-length position embeddings. Additionally, the computational cost of processing long sequences increases quadratically, making it challenging to extend context length. To address these challenges, we propose Long-form Context Injection with Recurrent Compression (LCIRC), a method that enables the efficient processing long-form sequences beyond the model's length limit through recurrent compression without retraining the entire model. We further introduce query dependent context modeling, which selectively compresses query-relevant information, ensuring that the model retains the most pertinent content. Our empirical results demonstrate that Query Dependent LCIRC (QD-LCIRC) significantly improves LLM's ability to manage extended contexts, making it well-suited for tasks that require both comprehensive context understanding and query relevance.