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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

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