XAttention

XAttention: Block Sparse Attention with Antidiagonal Scoring - 革新Transformer推理的高效注意力机制

XAttention是韩松团队提出的一种创新的块稀疏注意力机制，旨在解决传统Transformer模型在处理长上下文时面临的计算效率瓶颈问题。该论文通过引入反斜对角线评分(antidiagonal scoring)方法，实现了在不牺牲模型性能的前提下显著加速Transformer推理过程，特别是在多模态任务中表现出色。本文将详细介绍XAttention的核心思想、技术实现、实验验证及其在长上下文Transformer模型(LCTMs)中的应用价值。

研究背景与动机

随着大语言模型(LLMs)和多模态模型的快速发展，长上下文Transformer模型(LCTMs)已成为处理超长序列数据的关键工具，尤其是在视频理解、视频生成等需要处理极长信息序列的任务中。然而，传统注意力机制因其二次计算复杂度(O(n²))成为模型扩展的主要瓶颈，这使得处理长序列变得极其昂贵。

当前主流的解决方案是采用块稀疏注意力(block sparse attention)机制，它通过仅计算注意力图中关键区域的值来减少计算量。然而，现有方法在平衡准确性和效率方面面临重大挑战，主要问题在于块重要性测量的高成本往往抵消了通过稀疏性获得的计算收益。具体表现为：

1. 重要性测量开销大：现有方法如Token池化或垂直斜杠检测需要大量计算资源
2. 模式捕捉不完整：统一稀疏模式难以适应不同注意力头的异质性需求
3. 精度-效率权衡：激进稀疏化常导致性能显著下降

针对这些问题，XAttention提出了