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长上下文LLM技术架构图

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长上下文LLM技术架构图

2026-03-15 10:54:49   0  举报

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该图表详细展示了长上下文大语言模型（LLM）的端到端技术架构。流程涵盖输入层的长文本智能分块与语义检测，处理层的滑动窗口注意力、RoPE编码及FlashAttention 2.0加速，优化层的KV Cache压缩与并行处理，以及输出层的特征聚合与上下文融合。右侧补充了关键技术参数与栈，清晰呈现了从原始文本到连贯回复的完整处理逻辑。

长上下文LLM

模型技术架构

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作者其他创作

大纲/内容

注意力模式局部 + 全局稀疏注意力矩阵

FlashAttention 2.0IO感知优化显存: O(n) 而非 O(n²)速度提升: 2-4x

技术参数

RoPE 位置编码旋转角度: θᵢ = 10000^(-2i/d)支持外推: NTK-AwareBase: 10000 → 1000000

滑动窗口注意力Window: 4096 tokensStride: 512复杂度: O(n×w)

优化模块

处理层 - 注意力机制与位置编码

注意力处理模块

输入/输出模块

最终输出Coherent Response上下文感知回复

结果生成Beam SearchTop-k/Top-p Sampling

图例

上下文融合Cross-AttentionGate Mechanism

Transformers 4.36+

CUDA 12.0+

特征聚合Weighted SumMean/Max Pooling

长上下文LLM技术架构

输出层 - 上下文整合

输入层 - 长文本分块

vLLM / TensorRT-LLM

FlashAttention 2.0

梯度检查点Trade-off: 计算换内存节省: 60-70% 显存

原始长文本支持 128K+ tokens

PyTorch 2.0+

内存优化Offload: CPU-GPU量化: INT8/FP16激活重计算

文本预处理清洗/标准化

核心技术栈

分块并行处理GPU并行: 多StreamBatch Size: 动态调整Pipeline: 4-8 stages

智能分块引擎Chunk Size: 512-4096Overlap: 10-20%

推理延迟: 50-500ms

语义边界检测Sentence-Aware

分块序列N 个 Chunks

KV Cache 压缩 eviction ratio: 20-40%策略: LRU / Attention Score压缩率: 4-10x

显存需求: 24-80GB

层数: 32-96 layers

优化层 - 缓存与并行处理

隐藏维度: 4096-12288

注意力头: 32-96 heads

最大上下文: 128K-1M tokens

输出整合模块

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