UniGist: Towards General and Hardware-aligned Sequence-level Long Context Compression

📄 arXiv: 2509.15763v1 📥 PDF

作者: Chenlong Deng, Zhisong Zhang, Kelong Mao, Shuaiyi Li, Tianqing Fang, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu, Zhicheng Dou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-19

备注: 15 pages, 7 figures

💡 一句话要点

UniGist：面向通用和硬件对齐的序列级长上下文压缩框架

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

关键词: 长上下文压缩 序列级压缩 键值缓存 大型语言模型 gist token GPU优化 长程依赖

📋 核心要点

  1. 长文本处理对LLM的KV缓存造成巨大压力，序列级压缩会损失重要上下文信息。
  2. UniGist通过引入gist token替换原始token，细粒度地保留上下文信息。
  3. UniGist采用无chunk训练策略和gist移位技巧，优化GPU训练并支持灵活推理。

📝 摘要（中文）

大型语言模型处理长上下文输入的能力日益增强，但键值(KV)缓存的内存开销仍然是通用部署的主要瓶颈。尽管已经探索了各种压缩策略，但序列级压缩（即删除某些token的完整KV缓存）尤其具有挑战性，因为它可能导致重要上下文信息的丢失。为了解决这个问题，我们引入了UniGist，这是一个序列级长上下文压缩框架，通过以细粒度的方式用特殊的压缩token（gist）替换原始token，从而有效地保留上下文信息。我们采用了一种无chunk的训练策略，并设计了一个带有gist移位技巧的高效内核，从而实现了优化的GPU训练。我们的方案还支持灵活的推理，允许实际删除压缩的token，从而实现实时的内存节省。在多个长上下文任务上的实验表明，UniGist显著提高了压缩质量，尤其是在细节回忆任务和长程依赖建模方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理长上下文时，其KV缓存会消耗大量内存，成为部署的瓶颈。序列级压缩虽然可以减少内存占用，但直接丢弃某些token的KV缓存会导致关键上下文信息的丢失，影响模型性能。因此，如何在压缩KV缓存的同时，尽可能保留重要的上下文信息是一个关键问题。

核心思路：UniGist的核心思路是用特殊的压缩token（gist）来替换原始token，而不是直接删除。这些gist token包含了原始token的上下文信息，从而在压缩的同时保留了重要的语义信息。通过细粒度的替换策略，UniGist可以更精确地控制信息的损失，提高压缩质量。

技术框架：UniGist的整体框架包括一个训练阶段和一个推理阶段。在训练阶段，模型学习如何将原始token替换为gist token，并优化gist token的表示，使其能够尽可能地保留原始token的上下文信息。在推理阶段，可以选择直接删除gist token以节省内存，或者保留gist token以提高性能。该框架采用无chunk的训练策略，避免了对输入序列进行分块处理，从而更好地捕捉长程依赖关系。

关键创新：UniGist的关键创新在于引入了gist token的概念，并设计了一种细粒度的替换策略。与传统的序列级压缩方法相比，UniGist不是简单地删除token，而是用包含上下文信息的gist token来代替，从而更好地保留了语义信息。此外，UniGist还设计了一个带有gist移位技巧的高效内核，优化了GPU训练效率。

关键设计：UniGist的关键设计包括：1) Gist token的表示学习：通过训练模型学习如何将原始token映射到gist token，并优化gist token的表示，使其能够尽可能地保留原始token的上下文信息。2) 细粒度的替换策略：根据token的重要性，选择性地将原始token替换为gist token，从而更好地控制信息的损失。3) Gist移位技巧：通过在训练过程中对gist token进行移位操作，增强模型对长程依赖关系的建模能力。4) 无chunk训练策略：避免对输入序列进行分块处理，从而更好地捕捉长程依赖关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，UniGist在多个长上下文任务上显著提高了压缩质量。例如，在细节回忆任务中，UniGist的性能优于其他压缩方法。此外，UniGist在长程依赖建模方面也表现出色，能够有效地捕捉长距离的语义关系。具体而言，UniGist在某些任务上实现了高达20%的性能提升，同时显著降低了内存占用。

🎯 应用场景

UniGist可应用于各种需要处理长上下文的场景，例如长文档摘要、代码生成、对话系统等。通过降低KV缓存的内存占用，UniGist可以使大型语言模型更容易部署在资源受限的设备上，例如移动设备和边缘设备。此外，UniGist还可以提高模型的推理速度，从而改善用户体验。

📄 摘要（原文）

Large language models are increasingly capable of handling long-context inputs, but the memory overhead of key-value (KV) cache remains a major bottleneck for general-purpose deployment. While various compression strategies have been explored, sequence-level compression, which drops the full KV caches for certain tokens, is particularly challenging as it can lead to the loss of important contextual information. To address this, we introduce UniGist, a sequence-level long-context compression framework that efficiently preserves context information by replacing raw tokens with special compression tokens (gists) in a fine-grained manner. We adopt a chunk-free training strategy and design an efficient kernel with a gist shift trick, enabling optimized GPU training. Our scheme also supports flexible inference by allowing the actual removal of compressed tokens, resulting in real-time memory savings. Experiments across multiple long-context tasks demonstrate that UniGist significantly improves compression quality, with especially strong performance in detail-recalling tasks and long-range dependency modeling.