Gated Attention Neurips Best Paper

layout: post title: “NeurIPS 2025 最佳论文：Gated Attention，用一个小阀门让 LLM 性能飙升” date: 2026-02-28 00:00:00 +0800 categories: [AI, 深度学习] tags: [NeurIPS 2025, Best Paper, Gated Attention, LLM, Qwen, 阿里巴巴] image: assets/images/gated-attention-hero.jpg —

引言

如果我告诉你：只需要在 Transformer 的注意力机制后面加一个小小的”阀门”，就能让模型性能更好、训练更稳定、还能支持超长上下文，你会怎么想？

2025 年 NeurIPS 大会上，阿里巴巴 Qwen 团队的论文《Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free》一举拿下最佳论文奖。这不是什么复杂的新架构，而是一个简单却极其有效的改进——在注意力计算后加一个门控机制。

为什么这篇论文能从 21,575 篇投稿中脱颖而出？因为它用最简洁的方案解决了 LLM 领域最头疼的几个问题：训练不稳定、注意力汇聚（attention sink）、长上下文表现差。

而这一切，都始于一个简单的问题：如果我们给注意力输出加一个”智能开关”会怎样？

核心问题：注意力机制的三大痛点

在理解 Gated Attention 之前，我们先搞清楚：标准的注意力机制有什么问题？

想象一下：你在看一部电影，但是你的大脑总是把 90% 的注意力都放在第一个画面上，不管后面的内容有多精彩。这就是 注意力汇聚（Attention Sink） 问题——模型总是过度关注某些特殊 token（比如起始符），而忽略了真正重要的信息。

除此之外，标准注意力还有两个痛点：

训练不稳定：训练过程中经常出现损失值突然飙升的情况，就像开车时突然踩油门又踩刹车
长上下文表现差：当上下文变长时，模型的表现急剧下降
缺乏非线性：标准的注意力计算本质上是线性的，表达能力有限

过去我们尝试过各种方法来解决这些问题，但都是”头痛医头，脚痛医脚”。而 Qwen 团队的方法，从根本上重新思考了注意力机制。

Gated Attention：给注意力加个智能阀门

Gated Attention 的核心思想简单而深刻：给注意力输出加一个可学习的门控机制，就像给水管装了一个智能阀门，可以根据需要调节流量。

核心思想

Qwen 团队说：别再让注意力输出毫无保留地流向后面的层。相反，我们应该让模型自己学会：哪些信息重要，哪些信息可以忽略。

这听起来很抽象，但想想你每天都在做的事：

看新闻时，你会选择性地关注某些段落
听别人说话时，你会过滤掉无关的背景噪音
阅读论文时，你会重点关注核心观点

Gated Attention 就是让 AI 模仿这种机制——学会选择性地关注。

工作原理

具体来说，Gated Attention 是这样工作的：

标准注意力计算：先正常计算 Scaled Dot-Product Attention（SDPA）
门控计算：用当前 token 的 Query 表示计算一个 sigmoid 门控值
门控应用：将注意力输出乘以门控值，选择性地放大或抑制
头级独立：每个注意力头都有自己独立的门控，保持头的多样性

最关键的是：门控是基于 Query 计算的。这意味着模型可以根据”当前 token 在找什么”来决定”哪些注意力输出有用”。

最佳配置

通过对比 30 多种不同的变体，Qwen 团队找到了最佳配置：

位置：在 SDPA 输出后（G1）效果最好
粒度：每个头独立学习门控（head-specific）
方式：乘法门控（multiplicative）
激活函数：Sigmoid（比 SiLU 好）

这个配置的额外开销不到 2% 的延迟，但带来的收益却是巨大的。

为什么这是革命性的突破

Gated Attention 不只是另一个技巧，它代表了 思维方式的根本转变：

1. 从”全量通过”到”选择性过滤”

过去：注意力计算的结果全部传递到下一层现在：模型学会选择性地放大重要信息，抑制无关信息

2. 从”事后补救”到”从设计上解决”

过去：注意力汇聚是个问题，我们想各种办法去修补现在：从一开始就把门控设计进系统里，自然地避免了这个问题

3. 从”单一目标”到”多重收益”

这个简单的修改带来了多重收益：

性能提升
训练更稳定
可以用更大的学习率
长上下文表现更好
消除了注意力汇聚

实际效果

数据说话：

在 RULER 基准测试上，长上下文外推能力提升超过 10 个点
训练稳定性大幅提升，损失值波动减少
可以使用更大的学习率和 batch size，加速训练
已经集成到 Qwen3-Next 模型中并在生产环境使用

实际意义

这个突破的实际影响是什么？让我举几个例子：

1. 更稳定的训练

想象一下：你在训练一个大模型，再也不用担心损失值突然飙升导致训练崩溃。Gated Attention 让训练过程像坐高铁一样平稳。

2. 更好的长上下文理解

现在的 LLM 经常出现”长篇大论但记不住开头”的问题。Gated Attention 通过消除注意力汇聚，让模型能够真正地利用整个上下文。

3. 即插即用的改进

最棒的是，这个改进是轻量级、即插即用的。你不需要重新设计整个架构，只需要在现有的 Transformer 模型中加几行代码就行。

这意味着：

现有模型可以快速升级
训练成本不会大幅增加
推理延迟几乎不受影响

我的观点

读完这篇论文，我有三个深刻的感受：

1. 简单往往最强大

这篇论文让我想起了另一个 NeurIPS 最佳论文——Batch Normalization。两者都是简单却极其有效的改进，都解决了训练稳定性问题，都被广泛采用。

真正的突破往往不是复杂的新架构，而是对现有机制的深刻理解和巧妙改进。

2. 工业界的研究价值

这篇论文来自阿里巴巴 Qwen 团队，是工业界研究的典范。它需要大规模的计算资源（对比 30 多种变体，训练 15B MoE 和 1.7B 稠密模型，使用 3.5 万亿 token），这是学术团队很难做到的。

更难得的是，他们选择了公开这些发现，而不是藏在幕后。正如 NeurIPS 评选委员会所说：”在这个大模型研究越来越不开放的时代，作者们分享这些成果的行为值得高度赞扬。”

3. 这是通往更好 LLM 的一步

Gated Attention 解决了 LLM 的几个基本问题，但更重要的是，它打开了一个新的研究方向：如何让注意力机制更智能、更高效。

未来，我们可能会看到更多基于这个思路的改进，让 LLM 不仅更大，而且更好。

未来展望

Gated Attention 已经被集成到 Qwen3-Next 模型中，但这只是开始：

其他架构会采用吗？ 我猜几乎所有主流大模型都会很快跟进
门控机制还能怎么改进？ 也许可以让门控更动态、更智能
能不能结合其他技术？ 比如和稀疏注意力、线性注意力结合

这些都是令人兴奋的开放问题。Qwen 团队已经证明了这个概念可行，现在轮到整个社区来探索这个新疆域了。

结语

阿里巴巴 Qwen 团队的 Gated Attention 可能是 2025 年最重要的 LLM 突破之一。它不只是又一个技术进步，而是对”注意力机制应该如何工作”的重新思考。

想想看：如果我们能让 LLM 的注意力像人类一样——选择性地关注重要信息，忽略无关噪音——那会怎样？

模型会更高效
训练会更稳定
长上下文会更有用
推理会更准确

这可能就是通往更好、更智能 LLM 的关键一步。

而这一切，都始于一个简单的想法：给注意力加个智能阀门。

参考论文：Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free (Qwen Team, NeurIPS 2025 Best Paper)