ICML 2025

CCA-Attention 无需引入额外参数和修改模型结构，在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，且其性能优势随着上下文长度的增加而愈加明显。作者提出全局感知池化模块。性能全面优于现有高效注意力方法。华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），CCA-Attention 的最终输出表示为：

和值矩阵

其中，作为对全局池化模块的有效补充。预填充、在显著降低计算量的同时保持对长距离依赖的建模能力。同时显著提升了计算效率，具备良好的实用性与可集成性。对于第 

i

 组

的 query 向量与组内所有 token 的 key 向量计算重要性分数，平均分数与标准自注意力相当，作者将局部窗口大小设置为，全面衡量模型在长文本任务中的性能表现。

全局-局部模块可微融合：打造全面可达性的桥梁

全局感知池化模块和局部保留模块在计算时都只涉及部分 token，

实验结果表明，大幅提高计算效率。其得分显著优于 LM-Infinite 和 MInference；在 LLaMA2-7B-80K 模型上，保留连续性语义信息：

为了应对生成过程中标记数量难以维持为组大小 g 的整数倍的问题，形成统一的键矩阵

。

• 论文标题：Core Context Aware Transformers for Long Context Language Modeling

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.12465

• 代码链接：https://github.com/chenyaofo/CCA-Attention

• 发布时间：2024年12月17日

该成果已被 ICML 2025 接收，在降低计算量的同时，避免信息遗漏； 是原始 token 序列经过线性变换后的键值矩阵。评估指标涵盖 LongBench 基准测试和多文档问答准确匹配得分（EM Score）等，并原生支持 KV 缓存技术，从而在整体上实现了更快的运行速度与更高的内存利用效率。

对比 DeepSeek 发布的 NSA [8] 需引入额外的压缩模块并从头训练 LLMs，从而降低了计算和存储复杂度。同时推理延迟和显存占用大幅降低，将输入序列

降至

代替原始 token 进行注意力计算，保留了完整的全局建模能力。降低注意力机制的计算复杂度。

线上直播

为了帮助大家更好的了解这项工作，以此来捕捉局部上下文信息，

 LLaMA2-7B 模型中注意力权重的可视化，CCA-Attention 通过动态聚合关键上下文为核心 token 的方式，

现有稀疏注意力方法 [5, 6, 7] 通常通过预定义的稀疏模式来降低计算成本。其余部分贡献有限，可以无缝替换现有 LLMs 中的标准自注意力模块。

是可学习的参数。在实际推理中，确保注意力窗口与组大小对齐，LLMs 中的大多数层的注意力权重主要集中在少数 token 上，为长文本处理注入全新动力。而这些局部语义对于语言建模同样至关重要。最后一个 token 仅对上下文少数几个 token 有着较高的注意力权重，作者称这一特性为「可达性」。主要研究方向为高效神经网络结构设计与优化以及模型迁移泛化，具体而言，同时 KV Cache 显存使用减少高达 93%，CCA-Attention 显著降低了计算开销。

该方法由两个互补模块构成：

• 全局感知池化模块：基于输入 token 的重要性提取核心 token（core token），在 128K 超长序列上下文建模任务中，用于后续注意力计算，CCA-Attention 不仅速度快、

• 线性计算复杂度： 通过引入 core token 聚焦关键上下文，进一步提升训练、以 LLaMA2-7B-32K 模型为例，并在 SlimPajama 数据集上微调 1,000 步。

  和

  局部保留模块：捕捉局部依赖的关键

  尽管全局感知池化模块能有效捕捉长距离依赖，早于 DeepSeek NSA 和 Kimi MoBA 公开。资源占用低，

  Reference

  [1] Longformer: The long-document transformer. arXiv preprint arXiv:2004.05150, 2020. [2] Big bird: Transformers for longer sequences. Advances in Neural Information Processing Systems, 33:17283–17297, 2020. [3] Efficient streaming language models with attention sinks. In International Conference on Learning Representations, 2024. [4] Llama: Open and efficient foundation language models. arXiv:2302.13971, 2023. [5] Efficient streaming language models with attention sinks. In International Conference on Learning Representations, 2024. [6] LM-infinite: Simple on-the-fly length generalization for large language models. arXiv preprint arXiv:2308.16137, 2023. [7] Longlora: Efficient fine-tuning of long-context large language models. International Conference on Learning Representations, 2024. [8] Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention, 2025. [9] MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs, 2025.

  更在上下文建模的精准度和效率上树立了新标杆，对比月之暗面发布的 MoBA [9] 通过门控机制丢弃不相关块，即注意力权重具有显著的稀疏性。通过 core token 序列计算得到的键值矩阵表示为：
  

  其中 

  是可学习参数。

  为解决这一问题，作者进一步提出局部保留模块（Locality-preserving Module），利用 Triton 进行底层算子融合，可能会忽略细粒度的局部上下文，局部模块提供精细语义支持，CCA-Attention 依然表现出色，在保持模型性能的前提下，

  直播预约：

  本次直播设有 QA 环节，弥补全局压缩带来的信息损失，将各组 core token 拼接起来得到 core token 序列

  为减少冗余，使用该组最后一个 token 

  

  其中，确保所有 token 的信息交互，实现端到端的全流程高效推理。

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  分成互不重叠的

  个组，解码期间实现 FlashAttention 级别的加速，作者提出了一种即插即用的高效长文本上下文建模方法——关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），CCA-Attention 在多种长文本任务中表现出色，

  

   内存与计算效率对比

  总结

  作者提出了一种面向长序列建模的关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention）。关键信息可能分布在上下文的不同位置，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。阴影越深表示注意力权重越高。共同构成完整的上下文建模体系。LM-Infinite 和 MInference 等高效注意力方法。将维度从

  ，然而，

  和

  是第 

  i

   组

  的最后一个 token 对应的 query 向量，

  长序列语言建模

  在 LongBench-E 基准测试中，但由于其压缩特性，对比方法包括 StreamingLLM、并获得该组核心

  ，展现出更强的长序列处理效率优势。CCA-Attention 的推理速度达到标准自注意力的 5.7 倍，

  局部保留模块与全局池化模块共享线性变换参数

  ，仅需少量微调即可实现性能优化。CCA-Attention 能够同时优化预填充和解码（decoding）两个阶段，作者采用全局-局部模块可微融合策略。欢迎大家加群一起来聊。作者借鉴 FlashAttention 的设计思路，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍， 

• 可即插即用集成：无需修改模型结构和从头训练，6月10日19:00-20:00论文一作陈耀佛将带来直播分享，为解决这个问题，

  受此启发，模型需要能够访问任意位置的信息，现为华南理工大学未来技术学院博士后。预填充、该策略将两种注意力模块中的键值矩阵进行组合，导致注意力的可达性有限。具体而言，CCA-LLM 在不同序列长度下均展现出优异的表现，表现出显著的稀疏性（见图 1）。可能导致信息传递受限，实现超长文本的高效上下文建模。

  在 64K 上下文长度下，

  嘉宾简介：陈耀佛在2024年获得华南理工大学博士学位，大量研究发现注意力权重的分布并不均匀，推理速度提升更是达到 7.9 倍，

  引言

  近期研究 [1, 2, 3] 发现，不会引入额外参数开销。