河南
AI 大模型給人類生活帶來了便利，但其在處理長文本的時候，存在一個被大多數人忽略的代價。當你把一篇十萬字的文檔交給它，僅僅是把所有內容記住這件事就要占用幾十個 G 的顯存。普通顯卡基本裝不下，就算勉強裝下了，推理速度也會慢得讓人無法接受。
近日，英屬哥倫比亞大學和微軟研究院的研究人員研發了一種名為 SeKV 新方法，共同作者之一是武漢大學本科校友、牛津大學博士畢業生、目前在微軟研究院擔任高級研究員的何宇航（音）。
該方法把長文本處理時的顯存占用減少了一半以上，同時模型的回答準確率基本不受影響。在 128K 長度的文本上，顯存占用比完整緩存減少了一半以上。在只使用原來十分之一顯存的條件下，準確率比現有的語義壓縮方法平均提高了接近六個百分點。
更重要的是，本次方法不依賴更貴的硬件，也不需要重新訓練大模型，它只是在現有模型上增加了一個低于萬分之五參數的小模塊，就能實現上述性能。這意味著，假如你手里有一塊 24G 顯存的消費級顯卡，原本跑不動 100K 以上的長文本，用了 SeKV 方法之后可以跑接近 300K。
（來源：相關論文）
這一方法旨在解決大模型在處理長文本的如下瓶頸，大模型在閱讀文章的時候，會將每一個詞的鍵值對緩存下來，留著生成回答內容的時候反復使用。這個緩存是必要的，沒有它模型就會忘記前面到底讀過了什么。
但是它有一個致命的缺點，它會隨著文本長度發生線性增長。當文章從一萬字變成十萬字，緩存占用也會從幾個 G 變成幾十個 G，而這個增長是乘法式的增長，這就導致顯卡顯存的增長速度遠遠趕不上文本長度的增長速度。
以往的解決辦法大多是在做取舍，有些方法干脆扔掉一部分緩存，只剩下最近出現的內容或者看起來最重要的詞，這樣做確實可以省顯存，但是一旦扔掉了后面就再也找不回來了。
如果你要問的問題恰恰和被扔掉的那段文字有關，這時模型就只能靠猜了。還有一些方法把緩存壓縮成摘要，但是壓縮決策在做完閱讀的那一刻就給框死了，當在后面發現需要細節的時候，就再也解不回來了。
SeKV 換了一條路徑，它是把內容按照語義切分成段落，每個段落只留下一個濃縮的摘要放在顯卡里用于快速檢索，原文的詳細內容被壓縮之后放在了 CPU 內存里，當模型發現某個段落和當前提問有關的時候，它會再從 CPU 里把詳細數據調出來。
這個辦法無需扔掉任何信息，所有的文字依然都在，只不過大部分時間處于壓縮狀態，顯卡里只放著摘要和少數的關鍵錨點。打個比方，很多人都去圖書館借過書，一般書架上只有目錄和索引，為了找到需要的哪一本，有時需要先在圖書館的電腦上查出來位置，有時需要問真人圖書管理員。
在本次方法里，那些語義邊界上的關鍵錨點就像書的封面和標題，永遠擺在了顯眼的位置，這就好比你是去商場里的網紅書店找書，書店為了賣書都會將書封面擺出來，這種情況下自然也就方便找書。
（來源：相關論文）
把詳細內容壓縮到二十分之一體積但卻不丟失核心信息，依靠的是奇異值分解，這是一種從數據里提取主要特征的數學策略，每一個段落的鍵值矩陣被分解成為三個小矩陣，只留下最重要的幾十個成分。
當需要恢復某個段落的時候，只需要把這三個小矩陣乘回去，就可以得到一個足夠接近原始內容的近似版本。如果你平時也進行內容創作，可能有過把自己的文章鏈接生成一個二維碼的經歷，受眾在需要看內容的時候，用手機掃一下就能看。上述恢復某個段落的過程，和把文章生成二維碼的過程在原理上是一樣的。
在本次研究之中，整個系統僅需要訓練一個很小的路由模塊，由此就能學到如何判斷哪些段落跟當前問題相關，參數數量僅有基礎模型的萬分之五，在八張 A100 顯卡上訓練兩到六個小時就可以完成，還能直接用在現有的大模型上，完全無需重新訓練或者微調。
從實際應用場景來看，這項技術將能帶來以下好處：無論是律師或法務要審閱幾百頁的合同，無論是科研黨要通讀幾十篇論文，亦或是小說迷想讓 AI 幫忙總結一本長篇小說，這些需求將不會在面臨被卡在顯存上的問題，SeKV 為它們提供了一個可行的中間方案，能夠通過犧牲少量精度換取成倍的顯存節省，將這道門檻往下削了一截。
參考資料：
相關論文https://arxiv.org/pdf/2606.31145
https://www.linkedin.com/in/yuhang-he-7b20344b/
排版：胡巍巍
注：封面/首圖由 AI 輔助生成
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