MateICL: Mitigating Attention Dispersion in Large-Scale In-Context Learning

📄 arXiv: 2505.01110v1 📥 PDF

作者: Murtadha Ahmed, Wenbo, Liu yunfeng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-02

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MateICL以解决大规模上下文学习中的注意力分散问题

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

关键词: 上下文学习 注意力机制 大型语言模型 自注意力 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大规模上下文时面临注意力分散的问题，限制了模型的有效性。
  2. MateICL通过将上下文分割为多个窗口并重新校准注意力权重，解决了注意力分散的问题。
  3. 实验结果表明，MateICL在性能上优于基于检索的基线，且无需外部训练的检索模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）中展现了显著的能力。然而，预训练模型的固定位置长度限制了示例数量，导致注意力分散。本文提出MateICL，通过将上下文分割为多个窗口并引入额外层来重新校准注意力权重，优先考虑查询标记，从而在上下文增大时保持有效的自注意力。实验证明，MateICL能够有效利用更大的上下文来提升ICL性能，且在计算资源受限的环境中仍然表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在大规模上下文学习中由于固定位置长度导致的注意力分散问题。现有方法在示例数量增加时，模型的自注意力效果显著下降，影响了学习效果。

核心思路：MateICL的核心思路是将上下文分割为多个窗口，每个窗口填充至模型的上下文容量，并单独处理这些窗口。通过引入额外层来重新校准注意力权重，优先考虑查询标记，从而在上下文增大时保持有效的自注意力。

技术框架：MateICL的整体架构包括上下文分割模块、窗口处理模块和注意力权重校准模块。首先，将输入上下文分割为多个窗口，然后分别处理这些窗口，最后通过额外层调整注意力权重。

关键创新：MateICL的主要创新在于通过窗口化处理和注意力权重的重新校准，有效缓解了注意力分散的问题。这一设计与传统方法不同，后者通常无法有效处理大规模上下文。

关键设计：在参数设置上，MateICL优化了窗口大小和注意力权重的校准策略，确保在上下文增大时仍能保持模型的学习能力。

📊 实验亮点

MateICL在多个实验中表现出色，相较于基于检索的基线，性能提升显著，且在计算资源受限的环境中仍能保持良好的效果。具体性能数据表明，MateICL在处理大规模上下文时的有效性得到了充分验证。

🎯 应用场景

MateICL的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自然语言处理、对话系统和智能问答等。通过提升大规模上下文学习的效率，MateICL能够为实际应用提供更强的支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in In-Context Learning (ICL). However, the fixed position length constraints in pre-trained models limit the number of demonstration examples. Recent efforts to extend context suffer from attention dispersion as the number of demonstrations increases. In this paper, we introduce Mitigating Attention Dispersion in large-scale ICL (MateICL) that enables LLMs to maintain effective self-attention as the context size grows. We first split the context into multiple windows, each filled to the model's context capacity, which are processed separately. Then, we introduce an additional layer to recalibrate the attention weights, prioritizing the query tokens as the number of demonstrations increases. Our empirical results show that MateICL can effectively leverage larger contexts to improve ICL performance. Compared to retrieval-based baselines, MateICL consistently achieves better performance without requiring an externally trained retrieval model. Despite recent advances in inference strategies (e.g., 32k token contexts), our results demonstrate that MateICL remains beneficial in computationally resource-constrained settings. The code is publicly available at https://github.com/amurtadha/MateICL.