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猫眼影戏记者 林放 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
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其次，要认清城镇化的增进刊行动用。城镇化是人类生产和生涯方法由墟落向都会转化的历史历程，是人类社会走向现代文明的主要标记，也是一个国家和地区经济实力和现代化水平的主要象征。一是城镇化是推动经济一连稳固增添的强盛动力。经济生长与城镇化亲近相关，据专家剖析，由于都会住民的消耗水平高于农民倍以上，城镇生齿每提高一个百分点，社会消耗品零售总额将上升个百分点，要拉动增添个百分点;城镇生齿比重每增添个百分点，住房消耗就拉动增添个百分点，二者综合相加，城镇生齿每提高个百分点，可直接拉动增添个百分点。从天下经济生长情形看，城镇化率越高，经济越蓬勃。天下银行的资料剖析批注，人均为美元的低收入国家，城镇化率为;人均为美元的中下等收入国家，城镇化率为，人均为美元的中等收入国家，城镇化率为;人均为美元的中上等收入国家，城镇化率为;人均为美元的高收入国家，城镇化率为。我国经济生长的情形也是云云，东部沿海经济生长快的省市，城镇化率普遍较高，中西部地区经济生长相对缓慢，城镇化率普遍偏低。二是城镇化是工业化的主要载体。工业化需要集聚状态，只有工业生产的种种要素高度集中，才会形成集聚效应，而城镇化的历程就是生齿集聚和工业集聚的历程，能形成较大的商品流、物质流、信息流，对周边区域资源、手艺、人才、劳力等种种要素爆发越来越大的吸引力。也就是说，城镇化可以为工业化提供高素质的劳动力和集中、高效、便捷的公共效劳，能够创立需求、刺激消耗、降低本钱、提高效率，加速二、三工业的群集，推动工业化向深度和广度生长。若是城镇化滞后于工业化，则会对工业化生长爆发制约和阻碍。“”时间，是我国城镇化、工业化加速生长的主要时期，面临着加速城镇化历程和走新型工业化蹊径的双重使命，而现在我国普遍保存城镇化水平低、城镇化滞后于工业化的问题，势必会严重制约工业化历程。我市城镇化水平还较量低，这就制约了工业化生长。若是不尽快提高城镇化水平，就会严重影响我市工业化生长历程，拖工业化生长的后腿。这就要求我们必需认清温顺应经济社会生长的基本趋势和纪律，进一步增强加速城镇化历程的紧迫感和责任感，切实加速城镇化生长程序。三是城镇化是农业工业化的增进实力。城镇化的实质就是最大限度地镌汰农民。城镇化水平的提高，可以从基础上改变农村生齿恪守农业找饭吃的古板名堂，可以加速农业经济结构和工业结构调解，为农业规模谋划和集约谋划创立条件。通过生长城镇重大的群集功效和辐射作用，起劲培育农业工业规模谋划的组织优势、机制优势和立异优势，使用资源优势和区位优势，组建种种农产品生产加工基地，最大可能地使用城镇现有科技水平和手段，生产加工出高质量、有特色、低本钱的细腻农产品来，实现一条龙生产谋划规模，真正把农户与企业、生产与流通、莳植业和养殖业以及农产品加工业有机连系起来，使农业工业规；被劳谐钦蚧ㄉ璧靡允迪趾蜕。四是城镇化是建设社会主义新农村的助推器。建设社会主义新农村，最基础的照旧要解决“三农”问题，其基础出路在于加速推进城镇化建设，以工业的理念生长农业，增进农业工业化和农民增收;以都会的理念刷新农村，增进农村改变面目;以国民的理念转化农民，提高农民的素质，把大宗农村生齿变为城镇住民，一直提高农业劳动生产率。工业化国家的实践证实，只有农村生齿数目下降到总生齿的以下时，农业土地集约式生产、农业规；凸ひ祷呕执镆欢ㄋ，农业科技含量、效劳水平和农业效益才华大幅提高，农民文化水平和整体素质才会有显着前进，农业现代化才华够实现。
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