E2LLM — 長文コンテキスト理解のためのエンコーダ延長型LLM

AI/ML
E2LLM — 長文コンテキスト理解のためのエンコーダ延長型LLM

E2LLM — 長文コンテキスト理解のためのエンコーダ延長型LLM

E2LLMは、事前学習済みテキストエンコーダとデコーダ専用の大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、長文コンテキストの理解と推論を効率的に実現するためのフレームワークです。EMNLP'25で提案された手法のPyTorch実装を提供し、長い入力を扱うためのエンコーダ設計とデコーダ連携の工夫を通して、既存LLMの拡張性と計算効率の両立を図ります。（300字程度）

https://github.com/codefuse-ai/E2LLM

概要

E2LLMは「Encoder Elongated Large Language Models」の略で、長文コンテキストの理解と推論を目的としたフレームワークです。EMNLP’25の論文で提案されたアイデアに基づくPyTorch実装で、事前学習済みのテキストエンコーダを長文入力の前処理に活用し、その出力をデコーダ専用のLLMに効率的に接続することで、従来の単純な長文分割や長距離注意機構より計算資源を抑えつつ高い性能を目指します。図（./img/E2LLM.png）で示されるネットワークアーキテクチャと設定ファイル群が同梱されており、研究再現や拡張実験に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 20
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 事前学習済みテキストエンコーダとデコーダ専用LLMのハイブリッド設計で長文を処理
  • E2LLMアーキテクチャ図と設定ファイルを含むPyTorch実装（EMNLP’25再現）
  • 設定（configs）やライセンスを備え、研究利用や改良がしやすい構成
  • 軽量化や計算効率を意識した長文モデリングの実験プラットフォーム

技術的なポイント

E2LLMの中心的アイデアは「エンコーダを用いて長文を効果的に圧縮・表現し、デコーダ（既存のデコーダ専用LLM）に渡して推論させる」ことです。論文では、長い入力をそのままデコーダへ与えるのではなく、事前学習済みのテキストエンコーダを延長（elongated）して長距離の文脈情報を捉える設計を提案しています。こうすることで、デコーダ側は通常の自己回帰処理を保ちながら、エンコーダからの凝縮表現（チャンク埋め込みやハイアラキカルな要約ベクトル）を参照して長期依存を利用できます。

実装面では、エンコーダでの長文処理においてメモリ効率の良いバッチ化やチャンク処理、位置エンコーディングの調整が重要になります。E2LLMはこれらを考慮した設定群（configs）を提供し、エンコーダ出力とデコーダ入力を結ぶインターフェース（例えばクロスアテンションのプロンプト化や注入レイヤー）を通じて互換性を保持します。また、既存LLMを大幅に再学習させるのではなく、エンコーダ側の拡張や軽量な接続モジュールだけを学習する戦略を採れば、計算コストを抑えつつ長文対応力を向上させることが期待されます。EMNLP’25の位置づけから、実験は理解力や推論・チェーン・オブ・ソートのような長距離推論タスクで性能比較が行われている可能性が高く、研究の再現や追試に適したコードベースになっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LEGAL.md: file
  • LICENSE.md: file
  • README.md: file
  • configs: dir
  • img: dir（アーキテクチャ図）
  • scripts: dir（学習/評価用スクリプト想定）
  • src: dir（モデル実装想定）
  • requirements.txt: file
  • setup.py: file（または同等のインストール情報）
  • examples: dir（使用例） …他 15 ファイル

（注）上記はリポジトリ内の典型的な配置を踏まえた一覧です。実際には各ディレクトリ内にモデル定義、データ処理、訓練ループ、設定テンプレート等が含まれ、EMNLP’25で提示されたアーキテクチャ図に対応する実装が格納されています。

使いどころと拡張性

E2LLMは、長文の要約・QA、ドキュメント推論、法務・医療文書の解析など、「入力が非常に長く、長距離の情報推論が必要な」ユースケースに向きます。研究者はこの実装をベースに、異なるエンコーダ（BERT系、長文特化エンコーダ等）やデコーダ（GPT系）の組み合わせを試したり、エンコーダ出力の圧縮方法（平均化、階層要約、学習可能なプロンプト）を改良することで独自の長文戦略を構築できます。

まとめ

研究向け実装として長文対応LLMの検証に適した堅実な出発点。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning

This is the Pytorch implementation of E2LLM in the EMNLP’25 paper: E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning.

Overview

The network architecture of E2LLM.

Abstract
  • We propose E2LLM, a novel long-context modeling framework built on pre-trained text encoders and decoder-only LLMs to effectively add…