Infini-Attention: технический разбор бесконечного контекста LLM (2026)

Конец эпохи квадратичной сложности внимания

Забудьте про 128K контекста. Это детский сад. На 2026 год мы говорим о миллионах токенов. О целых книгах, которые модель "помнит" целиком. О технических мануалах, которые можно скормить за один проход.

Но есть проблема: классический механизм внимания в трансформерах имеет квадратичную сложность O(n²) по памяти и вычислениям. Для 1 миллиона токенов это требует терабайты памяти. Абсурд.

💡

Классическое внимание хранит все Key-Value пары для каждого токена контекста. При 1 млн токенов и 32-слойной модели с hidden_dim=4096 это примерно 1 ТБ памяти. Реально только для суперкомпьютеров.

Infini-Attention - это не эволюция, а революция. Она ломает фундаментальное ограничение трансформеров. И делает это хитро, почти нечестно.

Как работает жульничество с памятью

Представьте библиотекаря, который вместо запоминания каждой книги (как делает обычное внимание) ведет картотеку. Но не просто картотеку - а сжимаемую, адаптивную картотеку, которая хранит только "суть" прочитанного.

Infini-Attention разделяет внимание на две части:

Локальное внимание - работает как обычное, но только на небольшом скользящем окне (скажем, последние 4096 токенов)
Сжатая долговременная память - хранит "суммарную информацию" обо всем предыдущем контексте в компактной матрице

Магия в том, как эта сжатая память обновляется и используется. Каждый новый токен не просто добавляется в кучу - он интегрируется в существующее сжатое представление.

1 Математика сжатия: от терабайтов к мегабайтам

Формула сжатия выглядит обманчиво просто:

# Псевдокод алгоритма сжатия Infini-Attention
def compress_kv_to_memory(old_memory, new_k, new_v, beta):
    """
    old_memory: текущая сжатая память (d_model x d_model)
    new_k, new_v: ключи и значения нового токена
    beta: коэффициент забывания (0-1)
    """
    # Вычисляем, сколько "внимания" уделить новому токену
    attention_to_new = sigmoid(beta)
    
    # Обновляем память взвешенным способом
    updated_memory = (1 - attention_to_new) * old_memory + \
                     attention_to_new * (new_k.T @ new_v)
    
    return updated_memory

Здесь beta - это learnable параметр, который модель учится настраивать. Низкий beta - модель цепляется за старую информацию. Высокий beta - быстро адаптируется к новому.

Важный нюанс: матрица памяти имеет фиксированный размер независимо от длины контекста. Обычно d_model x d_model (например, 4096x4096). Это 67 МБ в float32 вместо терабайтов.

2 Восстановление информации: как достать иголку из стога сена

Сжать информацию - полдела. Надо ещё уметь её доставать. Когда модель генерирует новый токен, она комбинирует:

Локальное внимание к последним токенам
Глобальное внимание к сжатой памяти
Learnable gate, который решает, насколько доверять каждому источнику

def infini_attention(query, local_kv, compressed_memory):
    """
    query: вектор запроса текущего токена
    local_kv: ключи-значения локального окна
    compressed_memory: сжатая долговременная память
    """
    # Обычное локальное внимание
    local_attention = softmax(query @ local_kv.keys.T) @ local_kv.values
    
    # Внимание к сжатой памяти
    memory_attention = query @ compressed_memory
    
    # Learnable gate решает баланс
    gate = sigmoid(linear([query, local_attention]))
    
    # Финальное взвешенное объединение
    output = gate * local_attention + (1 - gate) * memory_attention
    
    return output

Gate - это ключевой компонент. Он позволяет модели динамически решать: "Сейчас мне важнее свежий контекст или общая тема документа?"

Почему это не просто ещё один трюк с памятью

Я видел десятки подходов к длинному контексту: сколлапсированные внимания, sparse attention, recurrent трансформеры. Большинство - костыли.

Infini-Attention другой по трём причинам:

Особенность	Почему важно	Практический эффект
Learnable компрессия	Модель сама учится, что сохранять, а что забывать	Качество не падает с ростом контекста
Динамический gate	Автоматический баланс локального/глобального	Не нужна ручная настройка для разных задач
Совместимость с существующими моделями	Можно дообучить уже trained модели	Не нужно тренировать с нуля за $10M

Где ломается Infini-Attention (спойлер: везде, где нужна точность)

Не верьте хайпу. У подхода есть фундаментальные ограничения:

Проблема 1: Потеря точных цитат

Сжатая память хранит "смысл", а не точные слова. Спросите модель: "Какое было третье слово в пятом абзаце главы 2?" Она не ответит. Потому что эта информация сжалась до "общей темы абзаца".

Проблема 2: Катастрофическое забывание с накоплением

Матрица памяти имеет конечную ёмкость. После определённого объёма информации (обычно несколько миллионов токенов) она начинает "перезаписывать" старое. Не линейно, а хаотично. Модель может забыть ключевой сюжетный поворот из начала книги.

Проблема 3: Зависимость от gate

Если gate ошибается и даёт слишком большой вес сжатой памяти, модель начинает генерировать общие фразы вместо конкретных. Если наоборот - ведёт себя как обычная модель с короткой памятью.

На практике: Infini-Attention блестяще работает для summarization, анализа тональности в длинных текстах, отслеживания тем. И проваливается для точного QA, цитирования, задач где нужна дословная точность.

Практическая реализация: что нужно знать перед внедрением

Хотите использовать Infini-Attention в своём проекте? Вот что я узнал на собственных ошибках:

3 Настройка размера локального окна

Ошибка новичка: ставить окно слишком маленьким (512 токенов) или слишком большим (8192). Золотая середина зависит от задачи:

Диалоговые системы: 2048-4096 (чтобы помнить несколько последних реплик)
Анализ документов: 4096-8192 (для понимания структуры параграфов)
Кодогенерация: 1024-2048 (синтаксические конструкции обычно локальны)

Но самое главное - размер окна должен быть кратен размеру кэша внимания вашего железа. Иначе получите падение производительности на 40%.

4 Инициализация матрицы памяти

Не инициализируйте память нулями! Это убивает градиенты на первых шагах. Используйте:

# Правильная инициализация
import torch
import torch.nn as nn

# Способ 1: identity matrix с небольшим шумом
def init_infini_memory(d_model):
    memory = torch.eye(d_model) * 0.9
    memory += torch.randn(d_model, d_model) * 0.1
    return nn.Parameter(memory)

# Способ 2: из предобученной модели (если дообучаете)
def load_pretrained_memory(checkpoint_path):
    # Загружаем веса обычного attention
    # Инициализируем память как среднее KV пар первых N токенов
    # Это даёт "разумную" стартовую точку

Совместимость с современным стеком LLM

Хорошие новости: Infini-Attention работает с vLLM и Continuous Batching. Плохие новости: требует модификаций.

Вот что нужно изменить в типичном инференс-сервере:

Добавить хранение матрицы памяти для каждой последовательности
Модифицировать ядро внимания для поддержки двух источников (локальный + память)
Реализовать efficient update памяти при генерации каждого токена
Оптимизировать передачу памяти между GPU (если контекст не влезает в один)

Самое сложное - пункт 4. Матрица памяти 4096x4096 в float16 это 33 МБ. При параллельной обработке 1000 запросов это 33 ГБ дополнительной памяти. Не trivial.

Будущее: куда движется технология

На 2026 год вижу три тренда:

1. Иерархическая память

Одна матрица памяти - это грубо. Будущее за иерархией: быстрая память для последних токенов, средняя для темы документа, медленная для доменных знаний. Похоже на когнитивные архитектуры, но реализованное эффективно.

2. Специализированные памяти для разных типов информации

Отдельная память для фактов, отдельная для стиля, отдельная для структуры. Плюс механизмы cross-memory attention между ними.

3. Аппаратная поддержка

Nvidia уже анонсировала Tensor Cores следующего поколения с native поддержкой операций сжатия/восстановления памяти. Когда это появится, Infini-Attention ускорится в 10-100 раз.

💡

Мой прогноз: к 2027 году 90% production LLM будут использовать вариации Infini-Attention. Обычное внимание останется только для research и специфических задач, требующих perfect recall.

FAQ: вопросы, которые вы хотели задать, но боялись

Вопрос: Можно ли комбинировать Infini-Attention с Tuneable Attention?

Ответ: Да, и это мощная комбинация. Tuneable Attention оптимизирует форму функции внимания, Infini-Attention оптимизирует память. Вместе они дают 2-3x улучшение на длинных контекстах.

Вопрос: Как Infini-Attention влияет на артефакты внимания?

Ответ: Двояко. С одной стороны, сжатие памяти может сглаживать артефакты. С другой - ошибки сжатия создают новые артефакты (например, "расплывание" тем). Требуется тщательная валидация.

Вопрос: Работает ли на маленьких моделях типа Phi-3.5?

Ответ: Да, но эффективность ниже. Маленькие модели (до 7B параметров) плохо обучают gate и параметры сжатия. Лучше работает fine-tune больших моделей с последующим дистилляцией.

Мой вердикт

Infini-Attention - это не панацея. Это trade-off. Вы жертвуете точным recall ради масштабируемости. Для 95% прикладных задач это хорошая сделка.

Но помните: любая компрессия теряет информацию. Если ваш use-case требует цитирования договора постранично - оставайтесь с обычным вниманием и платите за железо. Если нужно понять общий смысл 1000-страничного отчёта - Infini-Attention ваш выбор.

Технология созрела для production. Фреймворки поддерживают. Документация есть. Осталось перестать бояться и начать жульничать с памятью. Как и все успешные LLM в 2026 году.

Infini-Attention: когда LLM жульничают с памятью и почему это гениально