[2020] SWA: Sliding Window Attention / Longformer — Beltagy

arxiv: 2004.05150

核心问题：Sparse Transformer 的稀疏模式有点复杂（strided + fixed 交替）。能不能更简单？比如每个词只看自己周围固定窗口内的词？这样 attention 矩阵变成一个"带状"矩阵，每个位置只有 w 个非零元素，总复杂度 O(n·w)。

方法创新： Longformer 的 SWA（Sliding Window Attention）极其简单：每个 token 只关注左右各 w 个邻居。

但还有一个关键补充——全局 attention：某些特殊 token（如 [CLS]、段落标记）可以看所有位置，同时被所有位置看。这保证了长距离信息的聚合。

具体实现： 1. 局部窗口 attention：每个位置 i 只看 [i-w, i+w] 范围内的位置。O(n·w)。 2. 全局 attention：选定的"全局 token"可以 attend 到所有位置，所有位置也可以 attend 到它们。 3. 两者组合：局部处理细粒度关系，全局处理粗粒度聚合。

关键数字：

• 在 character-level LM（text8、enwik8）上达到 SOTA
• 预训练后的 Longformer 在长文档任务上"consistently outperforms RoBERTa"
• WikiHop 和 TriviaQA 新 SOTA
• LED（Longformer-Encoder-Decoder）在 arXiv 摘要上有效

影响评估： SWA 是最实用化的稀疏 attention 方案。Longformer 可以直接替代标准 Transformer 的 attention 层，作为"drop-in replacement"。后续模型（如 Gemma 2、一些长上下文 LLM）都采用了 SWA 或其变体。它的思想——"局部密集 + 全局稀疏"——成为长序列建模的标准范式。

费曼点评： > SWA 的思维方式是"邻近性假设"——在语言中，相关的东西往往在附近。这不是绝对真理（长距离依赖确实存在），但它是统计学上的强假设。SWA 把这个假设变成架构：每个词只"关心"邻居，但通过全局 token（如 [CLS]）间接获得全局信息。这就像一个小镇的 gossip 网络——每个人只和邻居聊天，但邮递员（全局 token）把消息传遍全镇。简单、高效、有效。费曼会说：好的物理模型不是最精确的，是"足够精确但可计算的"。SWA 就是 attention 的"可计算模型"。

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参考论文： Beltagy et al. (2020). Longformer: The Long-Document Transformer. arXiv:2004.05150

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