突破上下文窗口限制：大语言模型高效处理长文本的工程实践

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最近在用大语言模型处理长文档（比如整本书或会议记录）时，发现两个头疼的问题：

显存爆炸 ：标准的 Transformer 自注意力机制(self-attention) 计算复杂度是 $O(n^2)$，处理 10k tokens 的文本时，显存占用直接飙到 30GB+
信息截断：很多 API 的上下文窗口只有 4k-8k tokens，用滑动窗口简单截取会导致：
关键信息被切成两半（比如表格数据）
长距离依赖丢失（如论文中的文献引用关系）
指令跟随失效（后半部分忘记前面的任务要求）

我们团队测试过三种典型方法：

滑动窗口(Sliding Window)
优点：实现简单，内存可控
缺点：窗口边缘信息割裂，实测在 QA 任务中准确率下降 27%
层次化注意力(Hierarchical Attention)
先分段编码再全局聚合
在文本分类任务表现良好，但对需要精确位置的任务（如 NER）不友好
记忆变压器(Memorizing Transformers)
通过 KVCache 实现长期记忆
在保持 80% 原始性能的同时，可处理长度提升 8 倍

分块大小(Chunk Size)：建议设为模型原生窗口的 50-75%（如 GPT- 3 用 512-768）
重叠比例(Overlap Ratio)：一般 10-15%，对话场景可提高到 20%
缓存压缩比：通过 Top- k 注意力保留最相关的 20% 记忆单元

import torch
from torch.nn import functional as F

class CachedAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dim=512, num_heads=8):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads
        # 初始化线性变换层
        self.qkv_proj = torch.nn.Linear(dim, dim * 3)

    def forward(self, x, past_kv=None, chunk_size=512):
        # 分块处理
        chunks = x.split(chunk_size, dim=1)
        outputs = []
        current_kv = past_kv

        for chunk in chunks:
            # 计算 QKV [优化点：使用融合算子]
            qkv = self.qkv_proj(chunk)
            q, k, v = qkv.chunk(3, dim=-1)

            # 合并历史 KV [关键路径]
            if current_kv is not None:
                k = torch.cat([current_kv[0], k], dim=1)
                v = torch.cat([current_kv[1], v], dim=1)

            # 计算注意力 [内存优化：使用 flash attention]
            attn = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v)
            outputs.append(attn)

            # 更新 KV 缓存 [性能权衡：使用 FIFO 策略]
            current_kv = (k[:, -chunk_size:], v[:, -chunk_size:])

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