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当大模子试图处理一段包含 100 万 token 的超长文档时，会发生什么？谜底是：内存爆炸，计议崩溃。
不论是分析通盘代码库、处理万字研报，也曾进行超长多轮对话，LLM 的"长文本才智"皆是其走向更高阶智能的要津。但是，Transformer 架构的固有瓶颈──与凹凸文长度成时时干系的计议复杂度和线性增长的 KV Cache，使其在濒临超长序列时力不从心，酿成了一个既"算不动"也"存不下"的"吞金巨兽"。
为了"续命"，现存决策要么聘任凹凸文压缩，但这骨子上是有损的，信息丢失弗成幸免；要么选择轮回机制，但这类模子又时常"忘记"，难以保留退换全文的要津信息，也记不清刚刚发生的细节。
来自阿里巴巴改日生存本质室的参谋团队细察出问题的中枢在于：模子穷乏一套能同期兼顾"远距离中枢记挂"和"近距离高清细节"的协同系统。基于此，他们推出了一种全新的即插即用架构──协同记挂 Transformer（CoMeT），让 LLM 领有了高效处理无尽长凹凸文的才智。
CoMeT令东谈主偶而的说明是：一个仅在 32k 凹凸文上微调的模子，竟能在 100 万 token 的文本中，精确无误地找到任何位置的"密码"，真确完了了"大海捞针"！何况，通盘历程的推理技艺和内存占用皆得到了权贵的优化。
△ CoMeT 在 32k 凹凸文进修后，可在 1M token 中精确大海捞针，且推理速率和内存占用远优于全看重力模子鱼与熊掌兼得："协同记挂"架构
CoMeT 的神秘之处在于，它莫得试图用单一机制惩处统共问题，而是蓄意了一套双轨并行的协同记挂系统，让模子既能"难忘牢"，又能"看得清"。
1. 全局记挂（Global Memory）：一个带"门禁"的记挂保障箱
为了惩处永恒淡忘问题，CoMeT 引入了一个固定大小的全局记挂。它的中枢是一个小巧的门控更新机制（Gated Update）。当模子处理新的文本块时，这个"门禁"会智能判断新信息的挫折性：若是信息至关挫折，门控大开，将其写入永恒记挂；若是信息不那么挫折，门控保捏关闭，保护已有的要津记挂不被冲刷。这套机制就像一个记挂的"保障箱"，确保那些退换全文的中枢痕迹大致被永恒、踏实地保存下来。
2. 临时记挂（Temporary Memory）：一条高保果真"事件流"
为了保留近期细节，CoMeT 引入了由先进先出（FIFO）队伍料理的临时记挂。它像一条流动的传送带，捏续将最近处理过的文本块信息进行高保真压缩并暂存。这保证了模子在作念决策时，能随时走访到最邻近、最防御的凹凸文信息，幸免因信息丢失而导致的"断片"。这种蓄意优雅地均衡了永恒记挂的踏实性与近期记挂的水灵性。
△ CoMeT 架构概览：全局记挂与临时记挂协同责任
通过全局和临时记挂的协同，CoMeT 在处理每个文本块时，皆能同期"总结"永恒中枢信息和"凝视"近期防御内容，最终完了了恒定的内存占用和线性的技艺复杂度，从根柢上突破了 Transformer 的性能瓶颈。
引申出真知：SOTA 性能与惊东谈主效果
CoMeT 的强项不单是停留在表面上，本质适度更是令东谈主印象深入。
1. 巨擘基准全面超过，登顶 SOTA
在公认的长文本评测基准 SCROLLS 上，CoMeT 在同等内存预算下，平均性能超过了统共主流的高效长文本口头（如凹凸文压缩、其他轮回机制模子），并在需要全局通顺的选录任务上，达到了与全看重力基线（Full Attention）相比好意思的性能。
△ CoMeT 在 SCROLLS 基准上超过其他高效口头 2. 效果翻新：21 倍加快，10 倍显存省俭
相较于圭臬的 Full Attention 模子，CoMeT 在处理 1M 长度的文本时，完了了21 倍的推理加快和10 倍的峰值显存省俭。这意味着，本来需要顶级算力才能免强启动的任务，目下在等闲硬件上也能高效完成，为长文本利用的落地扫清了窒碍。
△ CoMeT 在推理技艺和内存占用上展现出强大上风 3. 要津细察：1+1>2，不同记挂各司其职
参谋团队的消融本质揭示了一个深入的细察：全局记挂和临时记挂并非简短类似，而是各司其职，统筹兼顾。全局记挂是模子"看得远"的要津：独一依赖带门控的全局记挂，模子才能在远超进修长度的文本中保捏记挂，完了强项的长度外推才智。临时记挂是模子"看得清"的保障：高保果真近期信息流是模子在处理复杂任务时，赢得优异性能的基础。恰是这种精妙的协同蓄意，才莳植了 CoMeT 的超卓性能。
△ CoMeT 的临时记挂有助于进步进修长度内的性能。
△ CoMeT 的全局记挂有助于长度外推总结
CoMeT 的责任为大模子长文本处理领域带来了里程碑式的突破。
它通过创新的"协同记挂"架构，优雅地惩处了困扰业界已久的"记挂逆境"，在恒定内存和线性技艺的敛迹下，完了了 SOTA 级别的性能和惊东谈主的长度外推才智。这项参谋证明，为 LLM 蓄意更适宜说明科学的记挂机制，是通往更强项、更实用通用东谈主工智能的要津一步。
论文标题：
CoMeT: Collaborative Memory Transformer for Efficient Long Context Modeling
论文联贯：
https://arxiv.org/abs/2602.01766
技俩代码：
https://anonymous.4open.science/r/comet-B00B/
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