Kwai Summary Attention Technical Report
作者: Chenglong Chu, Guorui Zhou, Guowang Zhang, Han Li, Hao Peng, Hongtao Cheng, Jian Liang, Jiangxia Cao, Kun Gai, Lingzhi Zhou, Lu Ren, Qi Zhang, Ruiming Tang, Ruitao Wang, Xinchen Luo, Yi Su, Zhiyuan Liang, Ziqi Wang, Boyang Ding, Chengru Song, Dunju Zang, Hui Wang, Jiao Ou, Jiaxin Deng, Jijun Shi, Jinghao Zhang, Junmin Chen, Lejian Ren, Minxuan Lv, Qianqian Wang, Qigen Hu, Shiyao Wang, Siyang Mao, Tao Wang, Xingmei Wang, Zhixin Ling, Ziming Li, Zixing Zhang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG
发布日期: 2026-04-27
备注: Work in progress
💡 一句话要点
提出Kwai Summary Attention (KSA)，通过可学习的摘要token压缩长文本上下文，降低序列建模成本。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长文本建模 注意力机制 序列压缩 摘要token 计算效率
📋 核心要点
- 现有长文本处理方法在降低KV缓存方面存在局限，要么缓存仍然线性依赖序列长度，要么牺牲长文本建模效果。
- KSA的核心思想是在KV缓存与序列长度保持线性关系的前提下，通过可学习的摘要token对历史上下文进行语义压缩。
- KSA旨在以可接受的内存成本，实现对长距离依赖关系的完整、参考性和可解释性的保留，从而提升长文本建模效率。
📝 摘要（中文）
长文本处理能力已成为下一代大型语言模型的重要发展方向，尤其是在语义理解/推理、代码智能体和推荐系统中。然而，标准softmax注意力机制的时间复杂度与序列长度呈二次方关系。随着序列长度的增加，这会在长文本场景中产生巨大的开销，导致极长序列的训练和推理成本迅速恶化。现有的解决方案通过两种技术途径缓解这个问题：i) 减少每层的KV缓存，例如来自头部级别压缩的GQA和嵌入维度级别压缩的MLA，但KV缓存仍然与序列长度呈1:1的线性关系。ii) 与KV缓存友好的架构交错使用，例如局部注意力SWA、线性核GDN，但通常需要在KV缓存和长文本建模效果之间进行权衡。除了这两种技术途径，我们认为存在一个尚未充分探索的中间路径：{保持KV缓存与序列长度之间的线性关系，但通过特定的比率$k$执行语义级别的压缩}。这种$O(n/k)$路径并不追求“最小KV缓存”，而是以可接受的内存成本换取对长距离依赖关系的完整、参考性和可解释性的保留。受此启发，我们提出了Kwai Summary Attention (KSA)，这是一种新颖的注意力机制，通过将历史上下文压缩为可学习的摘要token来降低序列建模成本。
🔬 方法详解
问题定义：现有长文本处理方法，如GQA和MLA，虽然减少了KV缓存，但仍然与序列长度呈线性关系。而SWA和GDN等方法虽然对KV缓存友好，但可能牺牲长文本建模的有效性。因此，如何在降低计算复杂度的同时，保持长文本建模的性能是一个关键问题。
核心思路：KSA的核心思路是在KV缓存与序列长度保持线性关系的前提下，通过引入可学习的摘要token，对历史上下文进行语义级别的压缩。这样既避免了KV缓存的线性增长，又保留了长距离依赖关系的信息。
技术框架：KSA主要包含以下几个步骤：1. 将输入序列划分为多个片段。2. 对每个片段，使用一个可学习的摘要token来表示该片段的语义信息。3. 将这些摘要token与原始序列进行拼接，形成新的序列。4. 使用标准的Transformer架构对新的序列进行处理，计算注意力权重。
关键创新：KSA的关键创新在于引入了可学习的摘要token，通过这些token来压缩历史上下文的信息。与传统的注意力机制相比，KSA能够有效地降低计算复杂度，同时保留长距离依赖关系的信息。与GQA、MLA等方法相比，KSA在语义层面进行压缩，而非简单的维度压缩。
关键设计：摘要token的数量是一个关键参数，它决定了压缩的比率。损失函数的设计需要保证摘要token能够有效地捕捉到原始序列的语义信息。此外，如何初始化摘要token也是一个需要考虑的问题。论文中可能使用了特定的初始化方法或预训练策略。
📊 实验亮点
由于论文是技术报告，具体的实验结果未知。但可以推测，KSA在长文本建模任务上，相比于传统的Transformer模型，能够在计算效率上获得显著提升。同时，KSA应该能够保持甚至提升长文本建模的性能，例如在长文档摘要、长视频理解等任务上。
🎯 应用场景
KSA具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要处理长文本的场景，例如：长视频理解、文档摘要、代码生成、推荐系统等。通过降低计算复杂度，KSA可以使得这些应用在资源受限的设备上运行，并提高处理效率。未来，KSA可以与其他长文本处理技术相结合，进一步提升性能。
📄 摘要（原文）
Long-context ability, has become one of the most important iteration direction of next-generation Large Language Models, particularly in semantic understanding/reasoning, code agentic intelligence and recommendation system. However, the standard softmax attention exhibits quadratic time complexity with respect to sequence length. As the sequence length increases, this incurs substantial overhead in long-context settings, leading the training and inference costs of extremely long sequences deteriorate rapidly. Existing solutions mitigate this issue through two technique routings: i) Reducing the KV cache per layer, such as from the head-level compression GQA, and the embedding dimension-level compression MLA, but the KV cache remains linearly dependent on the sequence length at a 1:1 ratio. ii) Interleaving with KV Cache friendly architecture, such as local attention SWA, linear kernel GDN, but often involve trade-offs among KV Cache and long-context modeling effectiveness. Besides the two technique routings, we argue that there exists an intermediate path not well explored: {Maintaining a linear relationship between the KV cache and sequence length, but performing semantic-level compression through a specific ratio $k$}. This $O(n/k)$ path does not pursue a ``minimum KV cache'', but rather trades acceptable memory costs for complete, referential, and interpretable retention of long distant dependency. Motivated by this, we propose Kwai Summary Attention (KSA), a novel attention mechanism that reduces sequence modeling cost by compressing historical contexts into learnable summary tokens.