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php网站备份,项目管理工具,安装网站出现dir,软件开发工程师为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口#xff0c;却在计费上让长文本显著更贵#xff1f; 为什么 Claude 能 “吞下整本书”#xff0c;但官方示例往往只展示几千字的文档#xff1f; 为什么所有大模型厂商都在卷 “更长上下文”#xff0c;而真正做落地的产品经理却天…为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口却在计费上让长文本显著更贵为什么 Claude 能 “吞下整本书”但官方示例往往只展示几千字的文档为什么所有大模型厂商都在卷 “更长上下文”而真正做落地的产品经理却天天琢磨 “怎么把用户输入变短”这些看似矛盾的现象其实答案藏在一个长期被技术光环遮掩的真相里长序列正在成为大模型应用里最昂贵的奢侈品。在当前主流的 Full Attention 机制下计算开销会随着输入长度平方增长序列一长处理就变得 “又贵又慢”见图 1。针对这一核心难题阿里 RTP-LLM 团队提出了一种全新的后训练压缩方案RTPurbo。在不损失模型效果的前提下实现了 Attention 计算 5 倍压缩见图 2。左图 1长序列 Attention 计算成本瓶颈右图 2RTPurbo 极大降低 Attention 计算开销总的来说 RTPurbo 采用了一种非侵入式的压缩方法通过分辨 LLM 内部的长程 Attention Head仅保留关键 Head 的全局信息对于剩下冗余的 Head 直接丢弃远程 Tokens。这种 Headwise 级别的混合算法以其简洁的方案设计和优越的算子兼容性极大地降低了大模型在长序列下的推理代价为新一代 LLM 结构设计提供了一个新的视角和演进方向。目前项目模型与推理代码已经发布至 Huggingface、ModelScope 平台感兴趣的读者可以阅读 RTP-LLM 相应的技术 blog 了解更多细节。https://huggingface.co/RTP-LLM/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-RTPurbohttps://modelscope.cn/models/RTP-LLM/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-RTPurbo图 3RTPurbo 采用混合压缩方案仅有少数 Attention Head 使用全量 Attention化繁为简被低估的 SWA针对 Attention 压缩目前业界的主流方案大致可以分为两种Linear Attention 和 Sparse Attention。其中 Linear Attention 以 Qwen-Next 和 Kimi-K2 为代表本质上是通过改进后的 Linear Attention 来实现信息压缩使得存储代价压缩到计算代价压缩到而 Sparse Attention 则主要通过稀疏化来优化计算开销实践中往往能够达到接近 90% 以上的稀疏度这也是在 DeepSeek-V3.2 中被正式采用的技术路线。但在真实落地中这两条路线都有较明显的共性代价一方面它们通常强依赖大量后训练工程实现与适配成本也更高另一方面Linear Attention 在压缩信息后长序列下的召回能力显著弱于 Full Attention [1]因此往往需要与 Full Attention 混合使用带来性能与加速收益的双重上限。此外Linear / Sparse Attention 的算子与调度设计相对复杂也进一步影响其在工程生态中的通用性、可维护性与一致性。也正因如此一些前期工作 [2] 反而把目光投向看似 “简单粗暴” 的 Sliding Window AttentionSWA例如 gpt-oss 和 MiMo 这在一定程度上说明 SWA 并非 “权宜之计”而是一种可规模化复用的工程选择。在进一步分析现有 LLM 的注意力模式后团队观察到一个更细粒度的关键现象绝大多数 Attention Head 天然更偏好局部信息只有极少数 “长程头” 能在长文本中稳定地定位并召回关键关联信息。基于这一现象团队提出了一个关键假设类似人类的阅读与写作过程LLM 在处理长文本时往往会先从长上下文中 “召回” 相关信息再在相对局部的上下文范围内完成推理并输出答案。换句话说模型内部可能只有少量 Attention Head 真正在承担 “信息召回” 的职责它们通过注意力机制把远距离信息搬运到当前的 Residual Stream信息通道中让后续层可以在更局部、更高信噪比的状态下完成推理。这也直接意味着对于那些并不承担长程依赖的 Attention Head其实并不需要使用 Full Attention—— 长序列场景存在可观的压缩空间。为了验证这一假设团队设计了一个直观的对比试验方案一只有 15% 的长程头使用 Full Attention剩余 85% 使用 SWA方案二15% 的长程头使用 SWA剩余 85% 使用 Full Attention。如表 1 所示尽管方案二保留了 85% 的 KV cache但是其长文能力仍然显著劣于方案一。表 1方案一只用 15% 的 Full Attention长文效果显著优于方案二进一步地在不做任何微调的情况下方案一在长文本指标上也非常有竞争力表 2几乎无损表 2方案一不经过训练在 Ruler 上无损不过在某些特定的长文任务上未经微调的压缩模型仍会出现明显的性能退化见表 3。其根源在于压缩前后注意力模式的直接切换会对模型输出造成一定扰动需要额外训练来 “消化” 这种变化。表 3方案一在特殊 benchmark 上仍然存在显著负向因此为实现更接近 “无损” 的压缩团队进一步提出了一个面向 RL 后模型的压缩训练范式在不依赖高质量标注数据的前提下仅通过轻量级微调就能显著提升压缩后模型在长文任务上的表现。自蒸馏从根本上解决数据问题当前主流 LLM 通常采用 “预训练 后训练 RL” 的训练范式如果直接使用长文 SFT / 预训练语料进行续训会带来两方面挑战RL 后模型在经过 SFT 会出现过拟合甚至灾难性遗忘损伤短文本任务上的原有能力见表 4高质量的长文本语料难以获取。表 4Qwen3-30B-A3B-Instruct RL 后模型继续 SFT 会过拟合造成灾难性遗忘为解决这两点RTPurbo 使用 “模型自蒸馏” 作为关键训练策略让压缩后的模型对齐原模型输出从而同时化解数据与能力保留问题仅对模型自身的输出进行对齐避免依赖特定领域的问答数据从而确保短文本下游指标基本无损只需使用长文本预训练语料即可完成训练使模型快速适应 headwise 稀疏的工作模式。实测中仅使用约 1 万条 32k 长度的预训练语料训练时间小时级RTPurbo 就能让长文任务表现与原模型持平。结果对比在长文本测试场景下RTPurbo 仅保留约 15% 的 Attention Heads 使用 Full KV cache压缩后的 Qwen-Coder-Plus、Qwen3-30B-A3B-Instruct 在多项长文指标上可与未压缩模型齐平充分验证了压缩后模型的精度保障。更重要的是这种压缩并非以牺牲通用能力为代价。在多项短文本通用Benchmark 上采用自蒸馏范式训练后的模型并未出现性能衰减原有对话、推理和代码理解等能力都得到了良好保留。这表明RTPurbo 不仅是一种单一模型的 “特定优化技巧”而是一套具有良好可迁移性和通用性的长序列加速方案可为更大规模、更多架构的 LLM 提供高性价比的推理加速路径。从大模型可解释性到 LLM 压缩早期可解释性工作 [3] 已指出模型内部存在很强的 “召回” 机制一部分特定 Attention Head 能稳定定位前文相关信息。团队成员的前期工作 [2] 也观察到这些 Head 在长文场景仍保持类似行为。与此同时在 [4] 中作者指出 Softmax 本身在长序列存在熵增的问题。更具体的随着序列变长每个 Token 的注意力不可避免的变得更加弥散信噪比降低如下图所示图 4Attention 在长序列下存在信噪比下降的问题因此为了避免远程信息干扰模型本身的推理能力LLM 内部实现了一种非常巧妙的机制多数 Head 只处理局部信息以获得更高信噪比少数 Head 负责从远处 “召回” 关键信息并搬运到当前位置使后续层能在局部范围内完成推理。这与 RTPurbo 的 headwise 设计高度一致把 “全局召回” 能力集中保留给少量关键 Head其余 Head 则用工程收益更稳定的 SWA 来承载。RTP-LLMRTPurbo 在长文上的极致性能优化图 5RTPurbo HeadWise Attention 性能加速结果图上结果仅使用 15% 的 Full AttentionRTPurbo 按固定比例划分 SWA Head 与 Full Head 虽然直观有效但工程上必须解决一个问题不同 Head 计算模式与计算量不一致会导致负载不均衡影响 GPU 并行效率与端到端吞吐。为此RTP-LLM 围绕该不均衡在算子层与框架层做了针对性优化核心包括Full Attention Head 的 PTX 级优化对仍需全量计算的 Full Head 深入 PTX 指令层利用 gmma::mma_async_shmA 等异步拷贝与矩阵乘指令提升效率融合 IO warps 与 P/V 计算阶段优化 Ping-Pong 流水与调度减少空转等待。稀疏度感知的负载均衡调度针对 Tail Latency采用稀疏度感知动态调度如反向拓扑排序优先分配重 tile 给 SM使各 SM 更同步完成任务降低尾延迟、提升吞吐。SWA 的高效实现避免传统 SWA 常见的 “三段式 KV 拼接” 或 “Custom Mask” 做法访存与调度开销大通过重塑数据布局与计算路径减少冗余访存与额外算子开销。用 CPContext Parallel替代 TPTensor Parallel在 headwise 稀疏场景下TP 易导致算力利用率低且不够灵活采用 CP 让单卡完成全部 head 的 attention 计算提高 GPU 利用率并通过计算 - 通信重叠降低通信开销。综合以上优化RTP-LLM 能将 Attention 稀疏带来的理论收益稳定、可复现地转化为端到端加速在 256k 长序列下实现单算子最高 9× 加速见图 5图中仅 15% Head 使用 Full Attention。团队介绍RTP-LLM 是阿里巴巴智能引擎团队自研的高性能大模型推理引擎支持了淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务的大模型推理需求。智能引擎源自阿里巴巴搜索、推荐和广告技术是阿里 AI 工程领域的先行者和深耕者。团队专注于 AI 工程系统的建设主导建立了大数据 AI 工程体系 AI・OS持续为阿里集团各业务提供高质量的 AI 工程服务。RTP-LLM 项目已开源欢迎交流共建 https://github.com/alibaba/rtp-llm那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课