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字节Seed：大看法模子来了，推理的何须是下一个token特色
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
游戏亮点
1、富厚多彩的修仙玩法
除了作育学生和建设仙门外，游戏还包括了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。
2、自由建设的仙门地产
玩家可以自由摆放修仙宗门的修建，打造属于自己的修仙家园，创立仙门人的理想天下。
3、细腻细腻的游戏画面
游戏的画面细腻细腻，每一个场景都充满了古典美感，让玩家似乎身临其境，感受到修仙之美。
4、社交互动的兴趣
游戏内置富厚的社交系统，玩家可以与其他玩家组成同盟，配合对抗强敌，体验多人相助的兴趣，增添了游戏的可玩性和意见意义性。
游戏评测
1、游戏玩法富厚，内容深度十足，给玩家带来了极佳的游戏体验。2、画面细腻，场景设计唯美，让玩家陶醉其中，感受到了修仙天下的奇幻美感。
3、挂机系统的设置知心适用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏兴趣。
4、学生个性化塑造突出，每个学生都有自己奇异的故事和特点，增添了游戏的意见意义性和可玩性。
更新日志
v7.6.1版本
1.1调解问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则，现在任何时间都可以调解防守阵容
1.2优化天道树意会道果时道果数目缺乏的获取提醒，现在会自动翻开道果宝箱，利便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资活动的购置提醒，现在休赛期购置投资时，若是无法拿满奖励则会有二次确认提醒
1.4修复一连炼制同种丹药时，炼制质料的数目显示异常的过失
下载地点
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