2025-09-08 14:20 北京
Meta 提出 REFRAG 的高效解码框架，旨在解决 LLM 在处理长上下文输入时面临的效率瓶颈。
编辑：+0，冷猫
💡 REFRAG 框架通过创新的四步流程，将长文本输入转化为「块向量」，显著压缩了输入序列，从而克服了 LLM 在处理长上下文时的效率难题。这使得 LLM 能够更快、更经济地处理海量信息，尤其是在 RAG 等需要大量外部知识的应用场景下。
🚀 该框架的核心优势在于其卓越的速度提升。通过缩短输入序列和减小 KV Cache，REFRAG 能够实现高达 30.8 倍的首个 token 生成时间（TTFT）加速，并在长文本场景下展现出比基线方法更优越的性能，其加速效果随上下文规模的增加呈指数级增长。
🎯 为了确保信息在压缩过程中不丢失关键内容，REFRAG 引入了一个基于强化学习（RL）的「选择性压缩」机制。该机制能够智能识别并保留对任务最关键的信息片段，从而在大幅提升效率的同时，保证了模型在长上下文任务上的准确性，甚至在某些基准测试中有所提升。
📚 REFRAG 不仅提高了处理速度和效率，还极大地扩展了 LLM 的上下文处理能力。它能够将现有 LLM 的有效上下文大小扩展 16 倍，使其能够处理更庞大的信息量，为开发更智能、更具信息感知能力的 AI 应用打开了新的可能性。
2025-09-08 14:20 北京
Meta 提出 REFRAG 的高效解码框架，旨在解决 LLM 在处理长上下文输入时面临的效率瓶颈。
编辑：+0，冷猫
经历了前段时间的鸡飞狗跳，扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
近期，Meta Superintelligence Labs 联合提出了一个名为 REFRAG 的高效解码框架，旨在解决 LLM 在处理长上下文输入时面临的效率瓶颈，尤其是在 RAG 等应用场景下。
论文标题：REFRAG：Rethinking RAG based Decoding
为什么长上下文处理如此困难？
在当前的 AI 应用中，利用 LLM 处理包含大量外部知识的长文本输入，是提升问答、对话和智能体应用能力的关键。然而，这一过程也带来了严峻的挑战：在传统 LLM 中，注意力机制的计算和内存开销会随着输入长度的平方（N²）增长。
这意味着文本长度翻一倍，速度可能会慢 4 倍，这会导致显著的系统延迟，并消耗大量内存用于存储 KV Cache，进而降低系统吞吐量。这使得开发者不得不在知识丰富度与系统效率之间做出痛苦的权衡。
Meta 的研究指出，在 RAG 应用中，LLM 处理的上下文中包含了大量从外部知识库检索拼接而成的段落，但其中只有一小部分与用户查询紧密相关。这些不相关的段落导致了计算资源的浪费。REFRAG 的核心思想正是基于这一观察，通过识别并跳过对这些非相关上下文的无效计算，来优化解码过程。
REFRAG 是如何解决问题的？
REFRAG 框架通过一个精巧的四步流程，利用注意力稀疏结构，实现了显著的性能提升。它与传统 RAG 的关键差异在于，它避免了让 LLM 直接处理冗长的原始文本。
压缩：首先，一个轻量级的编码器会读取检索到的文档，将每 16 个 token 压缩成一个浓缩了语义精华的「块向量」。
缩短：接下来，主模型不再读取原始的 token，而是直接处理这些块向量。输入序列的长度因此立刻缩短了 16 倍。
加速：由于输入变得极短，注意力机制的计算开销大幅降低，同时作为显存消耗大头的 KV cache 也变得更小。这正是其能实现惊人速度提升的根本原因。
选择：为了防止在压缩过程中丢失关键信息，框架引入了一个基于 RL 的策略充当「质检员」，它能智能地挑出信息密度最高、与任务最相关的关键片段，确保它们不被压缩，从而保留核心信息。
Meta 表示，该框架的有效性已在包括 RAG、多轮对话和长文档摘要在内的多种长上下文任务中得到验证，取得了突破性的成果：
速度提升： 将首个 token 生成时间（TTFT）加速高达 30.8 倍。在 16k tokens 的场景下，相比 CEPE 等基线方法，实现了超过 16 倍的 TTFT 加速。从性能图表可以看出，文本越长，REFRAG 的优势越明显，其加速效果随上下文规模增加呈指数级提升，而基线方法仅为线性增长。
上下文扩展： 能够将现有 LLM 的有效上下文大小扩展 16 倍，使其能处理更海量的信息。
精度不降反升： 在大幅提升速度和扩展上下文的同时，做到了模型的准确率没有损失。更关键的是，在 GSM8K 基准测试上，REFRAG 不仅能处理 8 倍更长的上下文（80 个 chunk vs 10 个 chunk），运行速度还提升了一倍，最终成绩更是几乎翻倍，从 6.71 提升到 12.08。
简而言之，REFRAG 让「大上下文 RAG」从理想变成了现实。
虽然其效果听起来非常不错，但评论区也表示，它最终的价值仍需要在更广泛的实际应用场景中进行检验。
还有人对该研究中的 RL 策略提出了质疑。
方法
为实现编码器与解码器的有效对齐，本研究遵循 Yen et al. (2024) 的工作，采用了一种基于「下一段落预测」任务的持续预训练方法。
在训练中，每个数据点包含总计 s+o=T 个词元（token）。通过这一预训练过程，模型能够学习如何利用块嵌入（chunk embeddings）来高效执行下游任务。
为了进一步提升模型性能，该方法还引入了通过 RL 实现的选择性压缩机制。在完成 CPT 对齐后，模型会经过监督微调 ，以适应具体的下游应用场景，例如 RAG 和多轮对话。
在 CPT 的核心任务中，模型的工作流程如下：编码器首先处理前 s 个词元，其输出的压缩信息将辅助解码器预测接下来的 o 个词元
。
这项任务旨在训练模型利用上下文信息进行高效预测，为其在实际应用中的表现奠定基础。其最终目标是让任意的编码器和解码器组合都能协同工作，确保解码器基于压缩上下文生成的内容，与它在拥有完整、未压缩上下文时生成的内容高度相似。
持续预训练方案
为确保 CPT 阶段的成功，研究者提出了一个包含重建任务和课程学习方法的训练方案。消融研究表明，该方案对于实现优异的 CPT 性能至关重要。
重建任务。 此任务的目标是让编码器学习如何以最小的信息损失压缩文本。具体操作是，将前 s 个词元 输入编码器，然后训练模型在解码器中重建出完全相同的词元
。在此过程中，解码器模型本身保持「冻结」（即参数不更新），训练重点完全集中在编码器和用于连接两者的投影层上。
该任务主要实现两个目标：
高效压缩：训练编码器将 k 个词元压缩成一个块嵌入，同时最大程度地保留原始信息。
空间映射：训练投影层有效地将编码器输出的块嵌入映射到解码器的词元空间中，使解码器能够「理解」并准确重建原始信息。
设计重建任务的一个特定意图是，鼓励模型在训练时更多地依赖其上下文记忆（即从输入中获取信息），而非其固有的参数化记忆（即模型自身已经学到的知识）。一旦通过此任务初步对齐了编码器与解码器，便会解冻解码器，正式开始 CPT。
课程学习。尽管上述训练任务在概念上清晰，但在实践中却极具挑战性。其难度在于，随着块长度 k 的增加，可能的词元组合数量会以的速率呈指数级增长（其中 V 是词汇表的大小）。将如此巨大的多样性有效压缩到一个固定长度的嵌入中，是一项重大的技术挑战。此外，从 L 个块嵌入中重建出
个词元，进一步加剧了任务的复杂性。
与直觉相反，直接继续预训练解码器以利用编码器输出，即使是在重建任务中，也未能降低困惑度。为解决这一优化挑战，研究者建议对这两项任务均采用课程学习。课程学习通过逐步增加任务难度，使模型能够渐进且有效地掌握复杂技能。对于重建任务，训练从重建单个块开始：编码器接收用于的一个块嵌入
，解码器则使用投影后的块嵌入 ecnk1 来重建这 k 个词元。随后，模型从
和
中重建
，以此类推。为了持续调整任务难度，研究者随时间改变数据混合比例，从以较简单任务（例如，单个块嵌入）为主的样本开始，逐步过渡到以更困难任务（即 L 个块嵌入）为主的样本。图 6 提供了课程学习期间数据混合的可视化展示。
选择性压缩。为了进一步提升答案预测的准确性，该方法（REFRAG）引入了选择性词元压缩机制。其核心思想是，对于上下文中特别重要的信息块，可以不进行压缩，而是以原始形式保留，从而避免关键信息丢失。
一个强化学习策略被用来决定哪些块应当被保留。该策略以下一段落预测的困惑度作为负向奖励信号进行指导（即困惑度越低，奖励越高），从而学习识别并保留关键信息。编码器和解码器都经过微调，以适应这种压缩块与未压缩块混合的输入形式。该策略网络利用块嵌入和掩码技术来优化块的扩展顺序，既保留了解码器的自回归特性，又实现了压缩位置的灵活安排。
更多技术细节请参看原论文。
© THE END
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