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Parallel Context Windows for Large Language Models

news 2026/2/10 7:02:31

本文是LLM系列文章，针对《Parallel Context Windows for Large Language Models》的翻译。

大语言模型并行上下文窗口

摘要
1 引言
2 并行上下文窗口
3 上下文学习的PCW
4 PCW用于QA
5 相关工作
6 结论和未来工作
不足

摘要

当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口之间重复使用位置嵌入。我们的主要结果测试了PCW方法在上下文学习中的应用，模型的大小在7.5亿到1780亿个参数之间，并显示出对具有不同输入和输出空间的任务的显著改进。我们在长上下文窗口可能有益的其他设置中展示了额外的好处：多跳问题和使用多个检索到的文档的检索增强问答。我们的研究结果强调，并行上下文窗口是一种很有前途的方法，可以在一系列需要长文本序列的设置中应用现成的LLM。我们在https://github.com/ai21labs/parallel-context-windows.

1 引言

2 并行上下文窗口

3 上下文学习的PCW

4 PCW用于QA

5 相关工作

6 结论和未来工作

近年来，已经提出了许多成功的方法，允许基于Transformer的语言模型在推理过程中利用大量文本，从而产生了各种专用的体系结构。然而，与此同时，具有“常规”（多达数千个token）上下文窗口大小的新模型的主流LLM生产线在扩展、创新和数据更新方面进展更快。
本文介绍了并行上下文窗口（PCW）：一种简单的方法，允许任何现成的LLM在推理过程中扩大其可以访问的文本范围。我们展示了PCW在上下文学习框架中的有效性，其中访问一个大B因子的上下文意味着从B倍的训练例子中学习。我们的结果表明，在一组广泛的多类分类任务中，PCW比普通的单上下文窗口方法更有效地进行上下文内学习，这表明PCW可以在具有不同输入或输出空间的任务中改进上下文内学习。我们还展示了将PCW应用于多检索文档读取的有希望的信号。
我们认为未来工作的两个关键方向特别有希望。首先，通过证明现成的LLM可以通过PCW处理大量的文本，我们的结果激励了在其他环境中对PCW方法的进一步研究，在这些环境中，希望将主流LLM应用于长文本序列。其次，尽管我们的研究结果表明，PCW在没有进一步训练的情况下是有效的，但我们相信，对具有并行上下文窗口的LLM进行进一步（短期）训练可以进一步增强这项工作中展示的能力。

不足

我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种简单的方法，可以减轻任何现成LLM的上下文窗口限制，而无需额外的训练。我们在各种模型和数据集上展示了这种方法的潜力。因此，我们的方法确实有一些局限性。
上下文窗口的数量是有限制的，并且需要预先确定。与普通上下文学习类似，必须事先选择要包含在提示中的示例数量。对于PCW，还需要选择上下文窗口的数量B。在本文中，大多数结果都是B=3。我们在附录C中对B的选择进行了实验。结果取决于任务，但在高水平上，我们发现B周围的回报在5到7之间递减。我们将进一步研究如何有效地从未来工作的更多窗口中获益。
并非对所有类型的任务都有效。如第3节所述，PCW在ICL中显示了令人印象深刻的优势，用于多类任务分类和信息提取等任务。但是，对于某些任务，PCW并不能提高性能。这可能表明某些任务不适合并行处理。第4.2节表明，PCW更适用于输入文本可以划分为几个独立输入的情况，但长文本生成等任务是否会从PCW中受益仍然是一个悬而未决的问题。