SepSeq: A Training-Free Framework for Long Numerical Sequence Processing in LLMs

📄 arXiv: 2604.07737v1 📥 PDF

作者: Jie Sun, Yu Liu, Lu Han, Qiwen Deng, Xiang Shu, Yang Xiao, Xingyu Lu, Jun Zhou, Pengfei Liu, Lintao Ma, Jiancan Wu, Xiang Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-09

备注: 16 pages, 4 figures, 5 tables

💡 一句话要点

SepSeq：一种免训练框架，通过分隔符提升LLM长数值序列处理能力

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

关键词: 长序列处理 大语言模型 注意力机制 数值序列 免训练 分隔符token 推理效率

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理长数值序列时，由于Softmax注意力机制导致注意力分散，性能显著下降。
  2. SepSeq通过在序列中策略性地插入分隔符token，将注意力重新聚焦于局部片段，同时保留全局上下文。
  3. 在多个LLM上的实验表明，SepSeq能显著提升长数值序列处理的准确率，并降低推理token消耗。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的大语言模型(LLMs)在理论上支持大规模上下文窗口，但在处理长数值序列时性能会严重下降。我们认为这种失败是由于Softmax机制中的注意力分散，这阻碍了模型集中注意力。为了克服这个问题，我们提出了一种免训练、即插即用的框架——分离序列(SepSeq)，通过策略性地插入分隔符token来减轻注意力分散。从机制上讲，我们证明了分隔符token充当注意力汇，重新校准注意力以集中于局部片段，同时保留全局上下文。在9个广泛采用的LLM上的大量评估证实了我们方法的有效性：SepSeq在不同领域产生了平均35.6%的相对准确率提升，同时平均减少了16.4%的总推理token消耗。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在处理长数值序列时性能显著下降的问题。现有方法，特别是基于Transformer的LLM，在理论上支持长上下文，但实际应用中，由于Softmax注意力机制的特性，模型难以有效处理长数值序列，导致注意力分散，无法提取关键信息。

核心思路：SepSeq的核心思路是通过在长数值序列中插入分隔符token，人为地引入“注意力汇”，引导模型将注意力集中在分隔符附近的局部片段。分隔符token充当锚点，帮助模型更好地理解和处理长序列中的局部信息，同时保留全局上下文。

技术框架：SepSeq是一个免训练、即插即用的框架，无需对现有LLM进行任何训练或微调。其主要流程包括：1) 在输入的长数值序列中，按照预定义的策略插入分隔符token；2) 将带有分隔符token的序列输入到LLM中进行处理；3) 从LLM的输出中提取所需的信息。该框架可以很容易地集成到现有的LLM应用中。

关键创新：SepSeq的关键创新在于其免训练和即插即用的特性，以及通过分隔符token来缓解注意力分散的机制。与需要大量训练或微调的方法不同，SepSeq可以直接应用于现有的LLM，无需额外的计算资源。此外，通过分隔符token来引导注意力，提供了一种简单而有效的方法来改善LLM对长数值序列的处理能力。

关键设计：SepSeq的关键设计包括分隔符token的插入策略。论文中可能探讨了不同的插入策略，例如固定间隔插入、基于序列特征的动态插入等。此外，分隔符token本身的选择也可能影响性能，例如使用特殊的token或随机生成的token。具体的分隔符token选择和插入策略可能需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

SepSeq在9个广泛采用的LLM上进行了评估，结果表明，该方法在不同领域产生了平均35.6%的相对准确率提升，同时平均减少了16.4%的总推理token消耗。这些结果表明，SepSeq是一种有效且高效的方法，可以显著提高LLM处理长数值序列的能力。

🎯 应用场景

SepSeq具有广泛的应用前景，例如金融领域的量化交易、科学计算中的数值模拟、以及需要处理长数值序列的任何领域。通过提高LLM处理长数值序列的能力，SepSeq可以帮助人们更好地理解和利用这些数据，从而做出更明智的决策。未来，SepSeq可以进一步扩展到其他类型的长序列数据，例如文本序列和图像序列。

📄 摘要（原文）

While transformer-based Large Language Models (LLMs) theoretically support massive context windows, they suffer from severe performance degradation when processing long numerical sequences. We attribute this failure to the attention dispersion in the Softmax mechanism, which prevents the model from concentrating attention. To overcome this, we propose Separate Sequence (SepSeq), a training-free, plug-and-play framework to mitigate dispersion by strategically inserting separator tokens. Mechanistically, we demonstrate that separator tokens act as an attention sink, recalibrating attention to focus on local segments while preserving global context. Extensive evaluations on 9 widely-adopted LLMs confirm the effectiveness of our approach: SepSeq yields an average relative accuracy improvement of 35.6% across diverse domains while reducing total inference token consumption by 16.4% on average.