在OpenAI的研究科学家面试中，遇到“如何将大语言模型（LLM）的上下文长度从2K扩展到128K？”这个问题时，直接说“我会用128K上下文的长文档微调模型”是远远不够的。真正的挑战远超简单微调。| 帖子
扩展上下文长度意味着面对注意力机制的平方级计算复杂度：上下文长度扩大8倍，内存需求飙升64倍。这是硬件和算法上的巨大难题。
解决方案主要有三条路：
1. 稀疏注意力（Sparse Attention）
限制模型只关注部分重要token，比如局部邻近或由模型自动学习关键token。就像读书时理解当前章节比时时关注全书更高效，但偶尔回顾全局脉络依然必要。稀疏注意力在性能和计算成本间权衡，既提高效率又保留关键信息。
2. Flash Attention
这是一种硬件优化技术，利用GPU内部快速缓存减少数据在高速缓存（SRAM）和慢速主存（HBM）间的冗余传输，保持全局注意力的精确度，同时加速计算，速度提升可达7倍以上。
3. DeepSeek Sparse Attention（DSA）
DeepSeek V3.2模型引入的DSA，通过轻量级索引器筛选重要token，把计算复杂度从O(L²)降到O(Lk)，k为固定小值。比如128K上下文中，每次只计算约2048个关键token，大幅降低计算和成本，同时保持甚至提升性能。
实际效果是，128K上下文的预填充成本降低近一半，解码成本下降三分之二，且在长上下文评测中表现更优。
这背后折射出一个核心真理：扩展上下文不仅是“加长输入”，而是对模型架构、硬件资源、内存管理和算法设计的综合考量。简单的微调无法解决根本问题，必须结合稀疏机制、硬件优化与智能索引等多维创新。
正如一位专家所说，“128K上下文是几何问题也是计算问题”，需要局部高分辨率注意力结合稀疏全局结构，利用多尺度位置编码，构建层次化的上下文理解，而非简单平铺展开。
总结：想做出128K上下文的LLM，靠蛮力不行，必须用“少而精”的策略，善用硬件优势，设计高效稀疏机制，才能在保持性能的同时控制资源和成本。
扩展上下文长度意味着面对注意力机制的平方级计算复杂度：上下文长度扩大8倍，内存需求飙升64倍。这是硬件和算法上的巨大难题。
解决方案主要有三条路：
1. 稀疏注意力（Sparse Attention）
限制模型只关注部分重要token，比如局部邻近或由模型自动学习关键token。就像读书时理解当前章节比时时关注全书更高效，但偶尔回顾全局脉络依然必要。稀疏注意力在性能和计算成本间权衡，既提高效率又保留关键信息。
2. Flash Attention
这是一种硬件优化技术，利用GPU内部快速缓存减少数据在高速缓存（SRAM）和慢速主存（HBM）间的冗余传输，保持全局注意力的精确度，同时加速计算，速度提升可达7倍以上。
3. DeepSeek Sparse Attention（DSA）
DeepSeek V3.2模型引入的DSA，通过轻量级索引器筛选重要token，把计算复杂度从O(L²)降到O(Lk)，k为固定小值。比如128K上下文中，每次只计算约2048个关键token，大幅降低计算和成本，同时保持甚至提升性能。
实际效果是，128K上下文的预填充成本降低近一半，解码成本下降三分之二，且在长上下文评测中表现更优。
这背后折射出一个核心真理：扩展上下文不仅是“加长输入”，而是对模型架构、硬件资源、内存管理和算法设计的综合考量。简单的微调无法解决根本问题，必须结合稀疏机制、硬件优化与智能索引等多维创新。
正如一位专家所说，“128K上下文是几何问题也是计算问题”，需要局部高分辨率注意力结合稀疏全局结构，利用多尺度位置编码，构建层次化的上下文理解，而非简单平铺展开。
总结：想做出128K上下文的LLM，靠蛮力不行，必须用“少而精”的策略，善用硬件优势，设计高效稀疏机制，才能在保持性能的同时控制资源和成本。
