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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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