如何将Sliding Window Attention Adaptation应用到你的LLM项目中

摘要

Sliding Window Attention Adaptation (SWAA) 是一种实用方法集，用于将全注意力预训练的LLM适应滑动窗口注意力，而无需从头预训练。它结合了仅在预填充阶段应用SWA、保留初始令牌、交替FA/SWA层、链式思考和微调等五种技术，能显著降低长上下文推理成本，同时恢复大部分原始性能。代码支持Qwen3和Llama模型，实现简单高效。

引言：为什么你需要了解Sliding Window Attention Adaptation？

想象一下，你正在处理一个长上下文的任务，比如分析一篇长达数万字的文档，但你的LLM模型在计算上总是卡壳，因为自注意力机制的复杂度是O(N²)，输入越长，效率越低。这是不是让你觉得头疼？别担心，今天我们来聊聊Sliding Window Attention Adaptation（简称SWAA），一种能让你的模型更高效处理长上下文的实用方案。

SWAA 来自一篇名为“Sliding Window Attention Adaptation”的论文，由Yijiong Yu、Jiale Liu、Qingyun Wu、Huazheng Wang和Ji Pei等人提出。它针对Transformer-based Large Language Models (LLMs) 的痛点：自注意力在长输入时计算量爆炸。SWAA 通过滑动窗口注意力（SWA）将复杂度降到线性O(N)，但直接用在全注意力（FA）预训练模型上会因训练-推理不匹配导致性能下降。SWAA 的核心是五个方法的组合：仅在预填充阶段用SWA、保留初始“sink”令牌、交替FA/SWA层、链式思考（CoT）和微调。这些方法能让你在不重训模型的情况下，恢复长上下文性能。

如果你是计算机科学或AI专业的毕业生，正在开发LLM应用，这篇文章会一步步带你从安装到实际使用。咱们不搞花里胡哨的标题党，就实打实地聊怎么操作。论文中提到，SWA 虽简单，但结合这些适应方法，能在Qwen3和Llama模型上实现高效推理。来看看仓库里的图片，帮你直观理解：

img_1.png

这张图展示了SWAA的基本概念。接下来，我们一步步拆解。

SWAA的核心概念：从论文中理解它的原理

先问你一个问题：滑动窗口注意力到底是怎么工作的？简单说，SWA 限制每个令牌只关注固定大小的本地窗口，而不是整个序列。这样，计算从二次方降到线性，但对FA预训练模型来说，直接用会出问题，因为模型习惯了全局关注。

论文摘要中指出，Transformer LLMs（如Vaswani et al. 2017）的自注意力在长上下文推理时昂贵。SWA 能线性复杂度解决问题，但 naive 应用会导致严重性能下降。SWAA 提出五个实用配方来适应：

  1. FA Decode：仅在预填充阶段用SWA，解码时切换回全注意力。就像人类“随意阅读，仔细思考”。

  2. Keep First k Tokens：显式保留对初始k个“sink”令牌的关注，这些令牌在FA模型中吸引了不成比例的注意力。

  3. Interleaving FA/SWA Layers：混合全注意力和SWA层，比如每隔一层用SWA。

  4. Chain-of-Thought (CoT)：在解码时强制显式“思考”过程。

  5. Fine-tuning：用SWA-aware的长上下文数据轻量微调。

论文强调，这些方法不是孤立的；单一方法不够，特定组合能恢复原始性能。实验在Qwen3和Llama3.1上评估，展示了性能-效率权衡。

相关工作部分提到，SWA 是稀疏注意力的基本形式，像Longformer和BigBird结合本地SWA和全局关注，但都需要从头训练。线性注意力如Mamba是另一种路线，但偏离标准Transformer。SWAA 的优势是不改架构，低成本适应现有模型。

你可能会想：这和LightTransfer有什么区别？论文中提到LightTransfer是类似尝试，但可能在模型家族间泛化差。SWAA 更注重实用组合。

安装SWAA：一步步指南

安装是第一步，别担心，它不复杂。仓库readme.md提供了清晰步骤，确保你能顺利上手。记住，CUDA >=12.8推荐，因为需要编译flash-attention。

How-To: 安装要求和步骤

  1. 检查要求：确保安装了transformers >= 4.57.0 和 vLLM >= 0.11.0,<0.12.0（可选，如果你用vLLM）。

  2. 安装自定义flash-attention：

    • 克隆仓库：git clone https://github.com/yuyijiong/flash-attention-SWAA
    • 进入目录：cd flash-attention-SWAA
    • 运行安装：bash install.sh
    • 注意：如果nvcc编译失败，设置export MAX_JOBS=4减小作业数。它会覆盖现有flash-attn，所以最好新建Python环境。

  3. 仓库使用：不需要安装包，直接克隆sliding-window-attention-adaptation仓库，运行脚本。

这些步骤基于仓库，确保准确。如果你遇到问题，比如编译时间长，别慌——这是源代码编译的正常现象。

支持的模型和核心代码

SWAA 当前只支持Qwen3、Qwen2、Qwen3MoE和Llama模型。为什么？因为这些是FA预训练的典型代表，适应SWA后能见效。

核心代码在swaa_patch文件夹，用猴子补丁修改transformers和vLLM的注意力机制。论文中提到，这让SWA plug-and-play，不改标准Transformer架构。

配置SWAA：参数详解

要用SWAA，必须设置SWAAConfig。它有四个参数：

  • sliding_window_size：窗口大小，默认None（全注意力）。

  • keep_first：始终保留初始令牌数，默认0。

  • force_fa_decode：解码时强制全注意力，默认False。

  • non_sliding_layers：不使用SWA的层索引列表，默认[]。

这些参数对应论文的五个方法。比如，force_fa_decode=True实现FA Decode，keep_first=100保留sink令牌，non_sliding_layers=[1,3,5,7,9,11]交替层。

表格总结参数：

参数名 描述 默认值 示例值
sliding_window_size 滑动窗口大小，限制本地关注 None 2048
keep_first 保留初始sink令牌数 0 100
force_fa_decode 解码时强制FA False True
non_sliding_layers 不应用SWA的层列表 [] [1,3,5,7,9,11]

选择参数时，想想你的场景：长上下文多？用小窗口+保留sink。

使用例子：实际代码演示

咱们来实际操作。仓库提供了三个例子，覆盖transformers、vLLM离线和服务器。

示例1: 用transformers + SWAA

先导入补丁：

from swaa_patch import SWAAConfig, hack_hf_swaa
hack_hf_swaa(training=False)

加载模型：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map={"": device_id}, dtype="bfloat16", trust_remote_code=True, attn_implementation="flash_attention_2").eval()

设置配置：

swaa_config = SWAAConfig(sliding_window_size=2048, keep_first=100, force_fa_decode=True, non_sliding_layers=[1,3,5,7,9,11])
model.config.swaa_config = swaa_config

生成：

prompt = "Who are you?"
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(device_id)
outputs = model.generate(**inputs)

这实现了论文的FA Decode + Keep First + Interleaving。

示例2: vLLM离线推理 + SWAA

导入补丁：

from swaa_patch import SWAAConfig, hack_vllm_swaa
hack_vllm_swaa()

设置配置：

swaa_config = SWAAConfig(sliding_window_size=2048, keep_first=100, force_fa_decode=True, non_sliding_layers=[1,3,5,7,9,11])

初始化LLM：

llm = LLM(model=model_path, dtype="float16", tensor_parallel_size=1, enforce_eager=True, quantization=None, swaa_config=swaa_config)

生成：

outputs = llm.generate(prompts=batch_prompts, sampling_params=sampling_params)

注意enforce_eager=True，因为SWAA需要。

示例3: vLLM服务器 + SWAA

进入swaa_patch文件夹：

cd ./sliding-window-attention-adaptation/swaa_patch

启动服务器：

python serve_swaa.py --tensor-parallel-size 1 --port 5000 --served-model-name qwen-4b-swaa --model "YOUR_PATH/Qwen3-4B-Thinking-2507" --max-model-len 50000 --sliding-window-size 2048 --keep-first 100 --force-fa-decode True --non-sliding-layers 1,3,5,7,9,11

测试：用./Eval/test_vllm_server.py。

这些例子直接从仓库，帮你快速上手。

数据集：训练和评估用什么数据？

仓库提供了三个数据集：

  1. ./Datasets/fusang_long.parquet：长上下文SFT训练数据集。下载：https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/fusang-v1-filtered/

  2. ./Datasets/longmemeval_24k.parquet：评估基准。下载：https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongMemEval_24k

  3. ./Datasets/longbenchv2_qa.parquet：另一个评估数据集。下载同上。

每个数据集至少有prompt（全输入）、question（短问题）和answer（短参考答案）字段。论文中提到，这些用于长上下文评估。

评估SWAA：如何测量性能？

评估用./Eval/eval_swaa.py。修改main部分的参数，比如读JSON设置模型路径和SWAA配置。

步骤：

  1. 写JSON如./Eval/settings_list/ 中的文件，包含model_path和swaa_config。

  2. 运行脚本，输出保存到./Eval/eval_output/ JSON文件。

论文实验显示，SWAA组合恢复了Qwen3和Llama的长上下文性能，在基准如LongMemEval上有效。

微调：提升SWAA适应性

论文强调微调是关键方法。用./SFT/sft_swaa.py微调，设置model_path、dataset_path和SWAAConfig在__main__。

生成自蒸馏数据：用./SFT/self_distill_data.py。

实验的LoRA权重下载：https://huggingface.co/yuyijiong/Qwen3-SWA-adaptation

微调用长上下文数据，使模型SWA-aware。

效率测试：SWAA到底快多少？

测试vLLM效率：用./Speed/time_test_vllm.sh。配置输入/输出长度在./Speed/bench_hparams.json，模型/SWAA在./Speed/serve_hparams.json。

解析结果：./Speed/parse_time_json.py，输出Markdown表格。

HF transformers测试：./Speed/speed_test_hf.py。

论文分析显示，SWAA在prefill阶段加速显著，trade-off取决于配置，如窗口2048时效率高。

LightTransfer：一个基线方法

仓库实现了LightTransfer（论文相关工作），用./LightTransfer/get_lazy_ratio.py设置model_path和dataset_path。

它统计“lazy”层分配SWA，但实验中不稳定，未见一致改善，需要进一步研究。

To-Do：SWAA的未来计划

仓库列出：

  • 用vLLM插件系统整合SWAA（取代猴子补丁）。

  • 用Sglang实现。

  • 用FlashInfer实现。

  • 实现KV缓存丢弃的内存释放。

  • 支持更多模型，如Mistral。

这些是开放任务，如果你感兴趣，可以贡献。

FAQ：解答你的常见疑问

SWAA适合哪些模型？
当前只支持Qwen3、Qwen2、Qwen3MoE和Llama，因为它们是FA预训练的。

如果我不用vLLM，能用SWAA吗？
能，用transformers例子就行。

窗口大小怎么选？
如2048，取决于上下文长度。太大接近FA，太小性能降。

微调需要多少数据？
用fusang_long.parquet，长上下文SFT数据。

SWAA会影响准确率吗？
论文说单一方法会降，但组合如FA Decode + Keep First + Interleaving + CoT + Fine-tuning能恢复大部分。

怎么结合CoT？
在生成时强制“思考”过程，比如prompt中加”Let’s think step by step”。

为什么保留初始令牌？
因为FA模型中它们是“attention sink”，移除会导致崩溃。

交替层怎么选？
如[1,3,5,…]，论文中Gemma2用类似。

效率提升量化？
从O(N²)到O(N)，prefill阶段特别明显，具体看测试脚本结果。

如果编译失败？
减小MAX_JOBS，或检查CUDA版本。

结论：开始你的SWAA之旅

SWAA 不是万能药，但它提供了一个灵活工具箱，让你根据需求组合方法。论文证明，特定配方能平衡性能和效率，比如窗口2048 + 保留100 + FA Decode + 奇数层非SWA。如果你正为长上下文烦恼，试试这些步骤——从安装到评估，都基于仓库和论文，确保实用。

花时间实验不同配置，你会发现SWAA如何让LLM更高效。有什么问题？评论区交流吧！

（字数：约4200字）