[CL]《Causal Attention with Lookahead Keys》Z Song, P Sun, H Yuan, Q Gu [ByteDance Seed] (2025)
CAuSal aTtention with Lookahead kEys（CASTLE）革新了自回归序列建模的注意力机制，通过动态更新先前token的key，突破传统因果注意力只能编码过去信息的限制，实现更精准的全局上下文捕获，且严格保持自回归结构。
• 传统因果注意力中，query、key、value静态且仅编码先前上下文，限制了模型理解复杂句式（如garden-path句子）和捕获后续关键信息的能力。
• CASTLE引入“lookahead keys”，在生成第(t+1)个token时，动态更新所有前序token的key，使其包含后续tokens的语义信息，极大提升了表示的全局感知能力。
• 设计巧妙地保持了自回归属性——更新的key仅利用已生成令牌，不访问未来未生成token，保障生成安全性。
• 通过数学等价变换，避免了显式计算所有lookahead keys，支持高效并行训练，复杂度降至O(L²d)，训练规模大幅提升。
• 实验覆盖0.16B至1.3B参数规模，CASTLE在FineWeb-Edu数据集训练50B tokens后，验证困惑度均显著低于标准因果注意力，尤其在中大模型表现突出。
• 多项下游任务（ARC、BoolQ、HellaSwag、MMLU等）0-shot与5-shot评测中，CASTLE持续优于基线，显示更强的推理、常识和少样本泛化能力。
• 细致消融验证了混合设计的必要性（因果key与lookahead key共存）、SiLU激活函数的泛化贡献，以及性能提升非仅由key数量增加驱动。
• 推理阶段引入UQ-KV缓存，结合递归公式实现高效解码，兼顾速度与性能。
心得：
1. 动态更新key的机制突破了传统因果注意力对未来信息的封闭性，赋予模型更灵活的上下文理解能力，尤其在结构复杂、语义依赖跨越长距离的语句中表现更优。
2. 保持自回归特性的同时有效利用未来信息，体现了对模型生成安全性与表达能力的平衡与创新。
3. 通过数学等价与高效并行算法设计，CASTLE成功解决了看似递归机制的训练效率瓶颈，展示了理论创新与工程实现的深度融合。
了解更多🔗arxiv.org/abs/2509.07301
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