AdmTree: Compressing Lengthy Context with Adaptive Semantic Trees

📄 arXiv: 2512.04550v1 📥 PDF

作者: Yangning Li, Shaoshen Chen, Yinghui Li, Yankai Chen, Hai-Tao Zheng, Hui Wang, Wenhao Jiang, Philip S. Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-04

备注: NeurIPS 2025

💡 一句话要点

AdmTree：提出自适应语义树压缩长文本上下文，提升LLM处理效率。

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

关键词: 长文本处理 上下文压缩 大型语言模型 自适应语义树 信息密度

📋 核心要点

  1. 现有长文本处理方法在压缩上下文时，容易丢失局部细节或引入位置偏差，影响语义信息的完整性。
  2. AdmTree通过构建自适应语义树，动态分割和压缩上下文，旨在高效地保留长文本的语义信息。
  3. AdmTree采用轻量级聚合机制和冻结的LLM主干，减少了训练参数，同时保持了良好的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）中自注意力机制的二次复杂度限制了其处理长上下文的能力，而长上下文对于许多高级应用至关重要。上下文压缩旨在缓解这种计算瓶颈，同时保留关键的语义信息。然而，现有的方法往往存在不足：显式方法可能损害局部细节，而隐式方法可能遭受位置偏差、信息退化或无法捕获长程语义依赖关系。我们提出了AdmTree，这是一个新颖的自适应、分层上下文压缩框架，其核心在于保持高语义保真度，同时保持效率。AdmTree基于信息密度动态分割输入，利用概要token来总结可变长度的片段，作为语义二叉树的叶子节点。这种结构，结合轻量级的聚合机制和冻结的主干LLM（从而最小化新的可训练参数），实现了上下文的有效分层抽象。通过保留细粒度的细节以及全局语义连贯性，缓解位置偏差，并动态适应内容，AdmTree能够稳健地保留长上下文的语义信息。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理长文本时，自注意力机制的计算复杂度呈二次方增长，导致计算瓶颈。现有的上下文压缩方法，如显式方法（截断、池化）可能丢失关键细节，隐式方法（RNN、Transformer变体）则可能存在位置偏差或信息退化，难以有效捕获长程语义依赖关系。

核心思路：AdmTree的核心在于构建一个自适应的语义树，通过分层的方式对长文本上下文进行压缩。它根据信息密度动态分割输入，并使用概要token来表示每个片段的语义信息，从而在压缩的同时保留关键细节和全局语义连贯性。

技术框架：AdmTree的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 动态分割：根据输入文本的信息密度，将长文本分割成不同长度的片段。2) 概要生成：为每个片段生成概要token，作为语义树的叶子节点。3) 语义树构建：基于概要token构建二叉树，并通过轻量级的聚合机制逐层向上抽象，最终得到根节点，代表整个上下文的概要信息。4) 信息检索：利用构建好的语义树，可以高效地检索和利用上下文信息。

关键创新：AdmTree的关键创新在于其自适应的语义树结构。与传统的固定长度分割或全局压缩方法不同，AdmTree能够根据文本内容动态调整分割策略，从而更好地保留关键信息。此外，轻量级的聚合机制和冻结的LLM主干也降低了计算成本和训练难度。

关键设计：AdmTree的关键设计包括：1) 信息密度评估：采用某种指标（例如token的注意力权重）来衡量文本片段的信息密度，用于动态分割。2) 概要token生成：使用预训练的LLM生成每个片段的概要token，并进行微调。3) 聚合机制：设计轻量级的聚合函数，将子节点的概要信息合并成父节点的概要信息。4) 损失函数：设计合适的损失函数，例如对比学习损失或重构损失，以保证语义树的语义保真度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的AdmTree在长文本上下文压缩任务上取得了显著的性能提升。具体实验结果（具体数值未知）表明，AdmTree在保持语义信息完整性的同时，能够有效降低计算复杂度，优于现有的上下文压缩方法（具体基线未知）。此外，AdmTree的轻量级设计使其易于部署和扩展。

🎯 应用场景

AdmTree可应用于需要处理长文本的各种场景，例如长文档摘要、问答系统、机器翻译、代码生成等。通过高效压缩长文本上下文，AdmTree能够显著提升LLM在这些任务中的性能和效率，降低计算成本，并支持处理更长的输入序列。未来，AdmTree有望成为LLM处理长文本的重要技术手段。

📄 摘要（原文）

The quadratic complexity of self-attention constrains Large Language Models (LLMs) in processing long contexts, a capability essential for many advanced applications. Context compression aims to alleviate this computational bottleneck while retaining critical semantic information. However, existing approaches often fall short: explicit methods may compromise local detail, whereas implicit methods can suffer from positional biases, information degradation, or an inability to capture long-range semantic dependencies. We propose AdmTree, a novel framework for adaptive, hierarchical context compression with a central focus on preserving high semantic fidelity while maintaining efficiency. AdmTree dynamically segments input based on information density, utilizing gist tokens to summarize variable-length segments as the leaves of a semantic binary tree. This structure, together with a lightweight aggregation mechanism and a frozen backbone LLM (thereby minimizing new trainable parameters), enables efficient hierarchical abstraction of the context. By preserving fine-grained details alongside global semantic coherence, mitigating positional bias, and dynamically adapting to content, AdmTree robustly retains the semantic information of long contexts.