【星火X计划】超长上下文大模型结构建模技术研究(J13794)

【课题介绍】

本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系。

当前线性注意力路线可实现严格线性算力复杂度、彻底规避传统Transformer平方复杂度瓶颈，但存在时序位置建模精度不足、超长序列位置外推偏移、局部语义捕捉能力弱的问题；稀疏注意力路线通过自适应稀疏采样大幅降低计算开销，保留精准时序建模能力，但存在采样复杂度不稳定、极长序列缓存冗余、外推泛化上限低的缺陷。

课题针对上述两类方案的痛点，突破单一注意力机制的技术局限，设计线性-稀疏混合自适应建模架构：在保障全局运算严格线性复杂度的前提下，强化局部时序精细建模与超长距离依赖捕捉；构建轻量化时序位置编码与自适应校正机制，解决千万级上下文的位置偏移与外推失效问题；设计层级化次线性KV缓存淘汰与压缩策略，彻底解决超长序列推理缓存爆炸问题。最终形成适配10M+超长上下文的统一建模方案，实现算力开销、建模精度、外推能力、推理显存占用的多维最优平衡，搭建超长上下文模型评测体系，支撑千万级长文本大模型的高效训练与部署。

【课题挑战】

1、线性注意力全局低复杂度与稀疏注意力局部高精度的冲突适配问题，千万级序列场景下，设计动态门控融合机制，兼顾全局线性运算效率与局部关键时序信息精准建模，规避单一机制的精度缺陷与算力抖动问题；

2、千万超长上下文时序位置退化、长距离位置偏移、域外序列外推失效难题，现有位置编码在极长序列下泛化能力骤降，需要设计适配线性/稀疏混合架构的位置敏感建模与自适应外推校正算法，保障跨量级上下文外推稳定性；

3、超长序列推理KV缓存海量冗余问题，传统缓存机制随上下文长度线性膨胀，无法适配千万级序列推理，需要研究细粒度、自适应的次线性KV缓存淘汰、量化与复用策略，在无损建模精度的前提下，将缓存开销降至次线性级别；

4、线性-稀疏混合架构的预训练适配难题，两类注意力机制的预训练范式、梯度传播特性存在差异，需设计差异化预训练调度、权重自适应融合、损失校正策略，解决超长序列预训练收敛慢、精度震荡问题；

5、千万级超长上下文模型的评测体系缺失，现有长序列评测方案仅适配百万级上下文，需搭建覆盖时序建模精度、序列外推能力、算力/显存开销、长文本任务泛化性的全维度自动化评测平台，完成算法方案的有效性、稳定性验证。

【课题价值】

1、技术创新价值：突破线性注意力与稀疏注意力单一架构的技术瓶颈，首创适配千万级超长上下文的混合注意力建模范式，兼顾线性运算复杂度、精准时序建模、强外推能力、次线性缓存开销四大核心指标，填补千万级长序列统一建模技术空白；

2、工程落地价值：彻底解决超长上下文大模型预训练算力爆炸、推理显存占用过高、长文本外推失效三大工业核心痛点，支撑千万级上下文自研大模型的高效预训练、微调与线上部署，大幅降低长序列模型训练与推理成本；

3、业务赋能价值：显著提升大模型超长文档理解、长时序逻辑推理、大规模上下文信息检索、超长代码解析等复杂场景的效果，解决传统模型长文本遗忘、时序错乱、上下文截断的问题，拓展大模型超长场景业务边界；

4、技术壁垒价值：形成完整的超长上下文混合注意力建模算法、次线性缓存优化、时序外推校正技术体系，产出高水平顶会论文、自研长序列建模算法模块与优化工具链，夯实在超长上下文大模型预训练领域的行业技术壁垒与学术影响力。

1、24-27届硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、电子信息、数学、自动化、高性能计算等相关专业，其他专业但具备突出研究和动手能力者同样欢迎；

2、具备扎实的机器学习、深度学习及大模型基础，熟悉 Transformer 架构、各类注意力机制核心原理与技术优劣，掌握大模型预训练、微调、推理全链路技术体系，了解大规模模型训练的各类并行调度优化方案；具备基座大模型预训练及相关前沿研究经验者优先；

3、 熟练掌握 Python，具备良好的 C/C++ 编程能力，熟悉 PyTorch 框架；具有 Megatron-LM、TorchTitan等大模型训练框架使用或二次开发经验者优先；

4、具备良好的科研建模、理论分析、算法设计和实验验证能力，能够搭建预训练实验基线，跟踪并复现业界前沿方案，分析关键瓶颈并提出具有创新性的解决思路；

5、在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议或相关高水平期刊发表过大模型预训练、稀疏模型、深度学习优化等方向论文者优先；

6、具备良好的跨团队协作能力，可协同模型训练、推理加速、业务落地团队推进技术迭代，抗压能力强，能够适配工业级前沿算法研发节奏。