突破200k tokens上下文窗口限制：大模型应用中的长文本处理实战

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在处理法律合同分析、学术论文阅读理解或长视频转录等场景时，我们常常遇到需要处理超长文本的挑战。传统方法如文本分块或滑动窗口虽然简单，但存在明显缺陷：

文本分块会破坏文档的整体语义连贯性，特别是当关键信息跨越多个分块时
滑动窗口虽然能保留局部上下文，但无法建立长距离依赖关系
这两种方法都会导致重复计算，显著降低处理效率

我们的解决方案结合了 Transformer-XL 的片段递归机制和内存压缩技术，主要包含三个创新点：

通过将注意力分为局部和全局两个层次：

局部注意力处理当前文本片段（如 4k tokens）
全局注意力通过压缩的内存表示捕捉长距离依赖

采用基于 LRU 的 KV 缓存淘汰策略：

维护一个固定大小的内存池
根据最近使用频率决定保留哪些历史信息
对淘汰的信息进行压缩存储

为了节省显存，我们在反向传播时：

只保存关键节点的激活值
其他部分在需要时重新计算

# Memory Compress 层实现
class MemoryCompress(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads, chunk_size=4096, mem_len=512):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.heads = heads
        self.chunk_size = chunk_size  # 局部注意力窗口大小
        self.mem_len = mem_len  # 内存池容量

        # 局部和全局注意力层
        self.local_attn = LocalAttention(dim, heads)
        self.global_attn = GlobalAttention(dim, heads)

    def forward(self, x, mems=None):
        # 分块处理输入序列
        chunks = x.split(self.chunk_size, dim=1)

        outputs = []
        for chunk in chunks:
            # 局部注意力
            local_out = self.local_attn(chunk)

            # 结合内存的全局注意力
            global_out = self.global_attn(chunk, mems)

            # 更新内存池
            mems = self.update_memory(mems, global_out)

            outputs.append(local_out + global_out)

        return torch.cat(outputs, dim=1), mems

在处理 200k tokens 时，与传统方法对比：