猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
高萍
手机审查
猫眼影戏记者 里卡多·夏伊 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
LLM的下一个推理单位，何须是Token？
刚刚，字节Seed团队宣布最新研究——
DLCM（Dynamic Large Concept Models）将大模子的推理单位从token（词） 动态且自顺应地推到了concept（看法）层级 。
DLCM通过端到端地方法学习语义界线，动态地将Token序列支解成看法，在压缩后的看法空间中举行深度推理，并借助因果交织注重力将看法级推理效果重构为Token级展望
由此，古板LLM中基于匀称、冗余Token信息密度的盘算分派，被转化为面向看法的动态推理与自顺应算力分派 。
在以推理为主的基准使命上，DLCM在将推理阶段FLOPs降低34%的同时，还将平均准确率提升了2.69%
这也意味着，大模子的推理效率并不必定依赖更麋集的Token级盘算，而可以通过更高层级的语义组织来获得 。
接下来，我们详细来看 。
分层的下一token展望框架
如上所说，DLCM的焦点在于学习动态的Token-看法映射，实现了盘算资源的自顺应分派 。
之以是这样做主要有两方面缘故原由：
一方面，在自然语言中，信息的漫衍并不是匀称的，而是集中在集中在少数语义转换的节点上 。
然而，在目今的LLM中，所有token被统一处置惩罚，信息密度不匀称的自然语言消耗了同样的盘算量，造成了大宗的冗余与模子容量的错配 。
另一方面，此前基于潜在推理的框架，如大型看法模子（Large Concept Model, LCM）等，不但需要单独训练编码器息争码器，还依赖人为划分的牢靠的、句子级别的粒度，缺乏拓展性与自顺应性 。
针对这些问题，DLCM通过一种分层的下一token展望框架，将盘算重心转移到压缩后的语义空间，实现了更高效的深度推理 。
详细来说，这一框架包括四个阶段：
首先，在编码阶段，DLCM通过一个编码器，提取细粒度的Token级体现，捕获局部上下文信息，作为界线检测和最终Token级解码的基础 。
接下来，在动态支解阶段，模子基于Token级体现，盘算相邻Token之间在潜在空间中的局部不相似性（使用余弦距离），当不相似度凌驾阈值时，模子判断为一个语义断点（看法界线） 。
与牢靠句子长度差别，DLCM端到端地学习这些界线，实现内容自顺应的支解 。
它将统一片断内（即统一看法内）的所有Token体现举行均值池化（Mean Pooling），然后投影到更高维度的看法维度上，最终形成一个长度大大压缩的看法序列 。
然后，在看法级推理阶段，模子将上面获得的看法序列在压缩空间中举行深度的、高容量的推理，获得经由深度推理和信息整合后的看法体现 。
最后，在Token级解码阶段，DLCM使用经由推理的看法体现，重构并展望下一个token 。
由此，DLCM通过以上四个办法，乐成地将盘算分派从低效的Token-Token交互，转移到高效的Token-看法-Token 交互，实现了盘算资源的自顺应、结构化使用 。
要害手艺突破与优化
虽然DLCM架构在设计上实现了Token级和看法级？榈囊旃，但同时也引入了新的工程和训练挑战 。
全局剖析器（Global Parser）：内容自顺应压缩
DLCM 的焦点优势在于它能够凭证信息密度动态地划分看法 。
例如，关于信息冗余度高的代码或简朴文本，可以激进地压缩；关于语义重大的转折点，则坚持较低压缩比 。
为实现这一点，研究引入了全局剖析器（Global Parser）和辅助损失函数 。
这个机制的要害在于：它不要求单个序列严酷遵照目的压缩比 ，而是在整个Batch层面约束平均界线天生率 。
这使得DLCM在共享全局压缩比例目的的条件下，实现了随领域转变、随内容波动的自顺应分段，从而将盘算资源精准地分派到语义最要害的区域 。
针对Flash Attention的效率优化
在解码阶段，Token需要通过因果交织注重力关注其所属的看法 。
由于每个看法包括的Token数目是转变的，若是直接实现，会严重依赖效率低下的动态掩码和不规则的内存会见 。
针对这一问题，研究引入看法复制（Concept Replication）战略 。它将看法特征沿着序列维度复制扩展，使其长度与原始Token序列对齐 。
由此，研究将重大的可变长交织注重力问题转换为长度对齐、局部恒定的注重力问题，并使其能够使用高度优化的Flash Attention Varlen内核，获得了1.26倍到1.73倍的显著加速 。
异构架构的稳固训练
由于DLCM 的Token级组件和看法级主干网络的宽度纷歧致，通过上投影毗连，无法共享简单有用学习率 。
为解决这一问题，研究接纳解耦的最大更新参数化，为Token？楹涂捶？榉峙闪俗粤Φ目矶人醴乓蜃，并发明各组件的有用学习率应与其宽度的倒数成比例缩放 。
由此，研究乐成地稳固了这种不等宽架构的训练，并实现了零样本超参数迁徙，即小型署理模子上找到的最佳学习率可以直接用于训练更大的DLCM模子 。
量化最优分派点
除上述优化外，研究还进一步基于scaling law探讨了token级处置惩罚与看法级推理之间的最优分派 。
研究发明，在牢靠压缩比下，架构效率在中等看法主干占比处抵达峰值，而非随看法容量枯燥提升 。
更主要的是，这一最优设置在规模增大时优势愈发明显：随着基线模子变大，在性能对齐的条件下，DLCM可实现越来越显著的FLOPs节约 。
在实验阶段，研究接纳了与LLaMA论文中报告的相同的全局批次巨细、学习率和序列长度，让每个模子都在1T Token上举行训练 。
其中，DLCM实现了43.92%的平均准确率，凌驾了基线模子41.23%的分数，提升了2.69% 。
One more thing
这篇论文的一作来自英国曼彻斯特大学的在读博士生Qu Xingwei，师从Chenghua Lin教授 。
他的研究偏向聚焦于大语言模子（LLMs），主要包括预训练、微调、专家混淆（Mixture of Experts）以及System-2大语言模子 。
在教育配景方面，他本科结业于北京航空航天大学，导师为段海滨教授；硕士就读于获慕尼黑工业大学，导师为Daniel Cremers教授 。
在读博前，他曾在字节跳动和小鹏汽车担当研究工程师 。
[1]https://x.com/GeZhang86038849
[2]https://arxiv.org/abs/2512.24617
??时势1：亚洲图片偷拍区
??01月08日,依法严惩“直播带假货” 天津法院发布知识产权审判白皮书,
消防清静知识的缺少，消防清静意识的淡漠总是能让我们看到、听到一幕幕血的教训：1997年5月，云南省富宁县小学起火酿成火灾，伤亡2人;20__年6月10日广东汕头华南宾馆爆发火灾，大火造成31人殒命、3人重伤 。20__年1月26日破晓1点30分，东莞市大岭山镇一个家庭小作坊爆发火灾，造成13人殒命，5人受伤 。纵观这些夺走无数生命的火灾事故，有几起不是消防清静意识淡漠、违反消防清静操作规程酿成的恶果呢?
,印度尼西亚男同志黄色色情视频网站 。??01月08日,2023年云南铁路全年和高峰日旅客发送量双创历史新高,
煮熟与烧烤的肉只是一小部分，更多的肉与骨要配合老药一起炼掉，那样效果更佳，所有族人都将受大益，体质必定会提升一大截 。
,美国女人鲁鲁鲁鲁鲁,欧美性爱看看,50岁大乳的熟妇在线观看 。??时势2：pinkloving在线看
??01月08日,江西新余：打印耗材企业赶制出口订单忙,
列位先生，学校将将20xx年的中考重任托付给了我们，我们自当竭尽全力，配合绘制镇中优美的蓝图 。有学校的准确，有列位先生的同心起劲，我相信“三年磨励终将策马闯雄关，一朝试锋定能扬眉奏凯歌”，我坚信明年的6月硕果会更香甜，20xx年中考效果揭晓我校上空的礼花会越发绚烂 。
,日韩精品无码性爱视频,搜同视频,嗯～啊别揉我奶头秘 真 。??01月08日,全国首例球罐型LNG运输船变身“海上天然气气站”,
“一朵花含着一口飞剑？”
,免费观看特一级毛片在线视频,苏晴忘穿内裤坐公交车被揉到视频,欧美一级网站, 。??时势3：免费一级毛片毛多水多
??01月08日,【地评线】中安时评：创新消费模式，变“春日限定”为“四季常青”,
他在参法，在意会洞天境的种种道果与神秘，随时可能会一举突破，提升到一个崭新的生命条理 。
,奶肌酱资源,欧美精品三级片,申鹤被扒开腿做 同人漫画 。??01月08日,韩媒：尹锡悦任命新任幕僚长和总统室政务首秘,
“族老，我们不是居心的，望请海涵 。”一群人有点发怵，放不开手脚了 。
,女人与公猪交交zozo,A片线上观看,黄色在线免费观看入口。 。??时势4：舒淇的奶头被揉出来了
??01月08日,武汉医生为超早产儿成功实施“补心”手术,
(一)加大教育投入，一直改善办学条件 。
,驯服圣采儿当坐骑TXT下载,色哟哟视频在线观看视频在线播放,欧美操逼图片 。??01月08日,柬埔寨首相：柬中传统友谊是两国和两国人民的宝贵财富,
这种生灵可以施展符文，但并不可形成原始宝骨，就犹如那独角兽一样平常，有一定的实力，但算不得真正的强盛凶兽 。
,A级毛片无码免费真,欧洲无码二区,国产免费AV国片精品 。【南京港进出港船舶吃水最大纪录被刷新】
【福建华安：土楼姑娘当讲解员为家乡代言】
责编：夏采花
审核：董建平
责编：耶尔穆克巴勒斯坦
Copyright (C) 2001- dzwww.com. All Rights Reserved
新闻信息效劳允许证 - 音像制品出书允许证 - 广播电视节目制作谋划允许证 - 网络视听允许证 - 网络文化谋划允许证
山东省互联网传媒集团主理 联系电话：0531-85193202 违法不良信息举报电话：0531-85196540
鲁ICP备09023866号-1 鲁公网安备 37010202000111号
Copyright (C) 2001- Dzwww 鲁ICP备09023866号-1
