LLaMA3长文本预训练中的序列打包与注意力掩码技术解析

在大型语言模型如LLaMA3的预训练过程中，处理远短于最大上下文窗口（如8K tokens）的文本数据时，序列打包（Sequence Packing）技术成为提升训练效率的关键手段。本文将深入剖析LLaMA3采用的序列合并策略及其背后的技术原理。

序列打包的核心逻辑

当面对大量短文本数据时，直接填充（padding）会导致计算资源浪费。LLaMA3采用动态拼接策略：将多个短文本首尾相连合并为接近8K tokens的长序列，同时通过两种关键技术保证训练有效性：

1. 块对角注意力掩码（Block-diagonal Mask）
   在自注意力层施加特殊掩码，使每个短文本只能关注自身内容。这种掩码矩阵呈块对角形态，确保不同文本间的注意力权重归零，模拟独立处理效果。

2. 位置编码的连续性处理
   对于采用RoPE（旋转位置编码）的模型，由于位置信息通过相对位置计算实现，拼接后的序列无需重置位置ID。RoPE的特性天然支持跨序列的相对位置计算，这在理论研究中已得到验证。

边界标记的设计哲学

与早期模型（如GPT-2）使用显式分隔符（如[SEP]）不同，LLaMA3采用更灵活的策略：

• 隐式分隔方案
  直接拼接原始文本，依赖注意力掩码实现隔离。这种方式减少特殊token占用词汇表空间，但要求更精细的掩码控制。

• 终止符的复用
  当需要显式标记时，可选择复用现有终止符<|end_of_text|>。该标记在预训练中兼具文本终止和潜在的分隔功能，实现多任务标记共享。

工程实现要点

实际部署时需注意：

• 动态打包算法
  采用贪心算法实时组合文本，优先填充相似长度文本以减少碎片。内存中维护文本池，达到阈值后立即打包训练。

• 掩码矩阵生成
  每个batch需动态生成三维掩码张量（batch_size×seq_len×seq_len），其中不同文本区域形成隔离块。现代深度学习框架（如PyTorch）通过扩展的attention_mask参数支持此功能。

• 混合精度训练优化
  长序列训练需特别处理激活检查点（activation checkpointing）和梯度累积，防止显存溢出。采用分片处理技术可进一步提升效率。

对下游任务的影响

这种训练方式使模型具备两项重要特性：

1. 长度外推能力
   通过处理拼接序列，模型隐式学习长距离依赖关系，为后续扩展到更长上下文窗口奠定基础。

2. 多文档理解潜力
   块对角注意力机制使模型可同时处理多个独立文本，这种能力在检索增强生成（RAG）等场景中尤为重要。

LLaMA3的方案代表了当前大模型训练的前沿方向，其设计平衡了计算效率与模型性能，为行业提供了可借鉴的工程实践范例。随着上下文窗口的持续扩展，这类优化技术的重要性将愈发凸显。