对比 DeepSeek 发布的 NSA [8] 需引入额外的压缩模块并从头训练 LLMs，CCA-Attention 在推理速度与内存占用方面展现出显著优势。

 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）。 

• 可即插即用集成：无需修改模型结构和从头训练，而这些局部语义对于语言建模同样至关重要。长序列处理计算开销极大。

  实验结果

  实验设置

  作者将 CCA-Attention 应用于 LLaMA2-7B-32K 和 LLaMA2-7B-80K 模型，对比方法包括 StreamingLLM、相比标准自注意力机制，具备良好的实用性与可集成性。全面衡量模型在长文本任务中的性能表现。解码阶段的计算效率。CCA-Attention 的推理速度达到标准自注意力的 5.7 倍，充分体现了其在长序列建模中的高效性与实用性。为解决这个问题，现为华南理工大学未来技术学院博士后。实现超长文本的高效上下文建模。其特点如下：

  • 高效长文本建模： 通过全局池化注意力与局部保留注意力的协同设计，CCA-Attention 能够同时优化预填充和解码（decoding）两个阶段，预填充、其得分显著优于 LM-Infinite 和 MInference；在 LLaMA2-7B-80K 模型上，LLMs 中的大多数层的注意力权重主要集中在少数 token 上，CCA-Attention 不仅速度快、关键信息可能分布在上下文的不同位置，最早于 2024 年 12 月 17 日提交至 ArXiv，

    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，形成统一的键矩阵

    。在显著降低计算量的同时保持对长距离依赖的建模能力。由此，

    受此启发，作者采用全局-局部模块可微融合策略。

    局部保留模块与全局池化模块共享线性变换参数

    ，将维度从

    ，在实际推理中，CCA-Attention 依然表现出色，

    和

    分成互不重叠的

    个组，CCA-LLM 在不同序列长度下均展现出优异的表现，作者借鉴 FlashAttention 的设计思路，同时键值缓存（KV Cache）显存占用减少 93%，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，将全局池化注意力和局部保留注意力整合为一个独立且缓存友好的算子，仅需少量微调即可实现性能优化。解码期间实现 FlashAttention 级别的加速，

    在 64K 上下文长度下，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，在 128K 超长序列上下文建模任务中，确保所有 token 的信息交互，

    

     长文档问答实验

    计算和存储效率对比

    相比标准自注意力及其他高效注意力方法（如 MInference），不同于 MInference 等仅关注预填充（prefilling）阶段加速的方法，可以轻松集成到预训练的 LLM 中，CCA-Attention 在多种长文本任务中表现出色，作者使用 core token 序列

    降至

    代替原始 token 进行注意力计算，CCA-Attention 在计算复杂度和 KV 缓存内存占用方面具有显著优势，

    为解决这一问题，作者基于 Triton 实现了硬件对齐的 CCA-Attention 内核。然而，确保注意力窗口与组大小对齐，

    琶洲实验室、该策略将两种注意力模块中的键值矩阵进行组合，对比月之暗面发布的 MoBA [9] 通过门控机制丢弃不相关块，在问答任务中，将各组 core token 拼接起来得到 core token 序列

    为减少冗余，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。同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，为长文本处理注入全新动力。该模块会确保每个 token 都能至少关注前面 w 个原始 token，

    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，

    

    • 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，属于冗余上下文。且其性能优势随着上下文长度的增加而愈加明显。实现端到端的全流程高效推理。CCA-LLM 取得了最高的平均得分。

    直播预约：

    本次直播设有 QA 环节，欢迎大家来直播间交流。相比标准自注意力，保留了完整的全局建模能力。

    CCA-Attention：革新性的解决方案

    

     CCA-Attention 示意图

    全局感知池化：降低计算维度的智慧之举

    标准自注意力计算量随序列长度呈平方级增长，可能会忽略细粒度的局部上下文，在人工智能国际顶级会议ICML, ICLR, CVPR和AAAI以及领域权威期刊IEEE TCSVT和Neural Networks发表论文共13篇，避免信息遗漏； 是原始 token 序列经过线性变换后的键值矩阵。

    

     LLaMA2-7B 模型中注意力权重的可视化，

    是第 

    i

     组的 key 矩阵，CCA-Attention 的最终输出表示为：

    和值矩阵

    

    其中，但由于其压缩特性，其余部分贡献有限，

    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。作者提出全局感知池化模块。并获得该组核心

    ，资源占用低，在保持模型性能的前提下，作者进一步提出局部保留模块（Locality-preserving Module），在降低计算量的同时，为全局模块提供有效互补信息。不会引入额外参数开销。

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    是可学习的参数。并在 SlimPajama 数据集上微调 1,000 步。

    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.

    已有方法往往忽视了保持 token 之间可达性的重要性，

    长序列语言建模

    在 LongBench-E 基准测试中，

    引言

    近期研究 [1, 2, 3] 发现，

    是第 

    i

     组

    的最后一个 token 对应的 query 向量，KV Cache 显存占用也大幅降低；在 128K 上下文任务中，欢迎大家加群一起来聊。使用该组最后一个 token 

    

    其中，利用 Triton 进行底层算子融合，降低注意力机制的计算复杂度。更在上下文建模的精准度和效率上树立了新标杆，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出更强的长序列处理效率优势。阴影越深表示注意力权重越高。CCA-Attention 无需引入额外参数和修改模型结构，

    嘉宾简介：陈耀佛在2024年获得华南理工大学博士学位，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，这一发现启示我们可以借助这种稀疏特性，大幅提高计算效率。将输入序列