SWARR：滑動視窗注意力加強學習提升長上下文數學推理效能
隨著推理型大型語言模型需求增加，傳統自注意力在長上下文下的計算成本呈二次方成長。
背景與挑戰
大型語言模型在推理與代理任務上的表現持續提升，然而自注意力（Self‑Attention）在處理長上下文時的計算成本呈二次方增長，限制了實務應用的效率。
SWARR 方法概述
SWARR（Sliding‑Window Attention with Reinforced Adaptation for Math Reasoning）採用兩階段流程：
- 將預訓練的自注意力模型高效轉換為滑動視窗注意力（Sliding‑Window Attention, SWA），並以監督微調（Supervised Fine‑Tuning, SFT）調整，避免重新預訓練基礎模型。
- 在轉換後的模型上使用強化學習（Reinforcement Learning, RL）進行政策適應，使模型產生的推理軌跡更符合 SWA 的結構限制。
為何僅靠 SFT 仍不足
研究發現，SFT 後的 SWA 在數學推理基準上仍落後於原始自注意力模型。主要原因被歸因於資料與模型架構的不匹配：大多數微調資料是為自注意力模型設計，包含長距離依賴，對 SWA 來說較難捕捉。
RL 的角色與成效
因為 RL 直接在 SWA 限制下優化自生成的推理軌跡，模型能學習到更適合滑動視窗結構的推理方式。實驗結果顯示，加入 RL 後，SWA 的準確率大幅提升，與自注意力模型的差距顯著縮小，同時保留了線性複雜度注意力的效能優勢。
結論
SWARR 的實驗證明，強化學習能改變僅靠轉換與監督微調所得到的結論，使滑動視窗注意力在數學推理任務上具備可行性，為長上下文推理提供了更具成本效益的解決方案。
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原始來源：ArXiv AI
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