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在线网站建设系统,佛山网站搭建费用,网站后台模板 jquery,崇州网站建站LLM的下一个推理单位#xff0c;何必是Token#xff1f; 刚刚#xff0c;字节Seed团队发布最新研究—— **DLCM#xff08;Dynamic Large Concept Models#xff09;**将大模型的推理单位从token#xff08;词#xff09; 动态且自适应地推到了concept#xff08;概念何必是Token刚刚字节Seed团队发布最新研究——**DLCMDynamic Large Concept Models**将大模型的推理单位从token词 动态且自适应地推到了concept概念层级。DLCM通过端到端地方式学习语义边界动态地将Token序列分割成概念在压缩后的概念空间中进行深度推理并借助因果交叉注意力将概念级推理结果重构为Token级预测。由此传统LLM中基于均匀、冗余Token信息密度的计算分配被转化为面向概念的动态推理与自适应算力分配。在以推理为主的基准任务上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%。这也意味着大模型的推理效率并不必然依赖更密集的Token级计算而可以通过更高层级的语义组织来获得。接下来我们具体来看。分层的下一token预测框架如上所说DLCM的核心在于学习动态的Token-概念映射实现了计算资源的自适应分配。之所以这样做主要有两方面原因一方面在自然语言中信息的分布并不是均匀的而是集中在集中在少数语义转换的节点上。然而在当前的LLM中所有token被统一处理信息密度不均匀的自然语言消耗了同样的计算量造成了大量的冗余与模型容量的错配。另一方面此前基于潜在推理的框架如大型概念模型Large Concept Model, LCM等不仅需要单独训练编码器和解码器还依赖人为划分的固定的、句子级别的粒度缺乏拓展性与自适应性。针对这些问题DLCM通过一种分层的下一token预测框架将计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。具体来说这一框架包含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级表示捕获局部上下文信息作为边界检测和最终Token级解码的基础。接下来在动态分割阶段模型基于Token级表示计算相邻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超过阈值时模型判断为一个语义断点概念边界。与固定句子长度不同DLCM端到端地学习这些边界实现内容自适应的分割。它将同一片段内即同一概念内的所有Token表示进行均值池化Mean Pooling然后投影到更高维度的概念维度上最终形成一个长度大大压缩的概念序列 。然后在概念级推理阶段模型将上面得到的概念序列在压缩空间中进行深度的、高容量的推理得到经过深度推理和信息整合后的概念表示。最后在Token级解码阶段DLCM利用经过推理的概念表示重构并预测下一个token。由此DLCM通过以上四个步骤成功地将计算分配从低效的Token-Token交互转移到高效的Token-概念-Token 交互实现了计算资源的自适应、结构化利用。关键技术突破与优化虽然DLCM架构在设计上实现了Token级和概念级模块的异构但同时也引入了新的工程和训练挑战。全局解析器Global Parser内容自适应压缩DLCM 的核心优势在于它能够根据信息密度动态地划分概念。例如对于信息冗余度高的代码或简单文本可以激进地压缩对于语义复杂的转折点则保持较低压缩比。为实现这一点研究引入了**全局解析器Global Parser**和辅助损失函数。这个机制的关键在于它不要求单个序列严格遵循目标压缩比 而是在整个Batch层面约束平均边界生成率。这使得DLCM在共享全局压缩比例目标的前提下实现了随领域变化、随内容波动的自适应分段从而将计算资源精准地分配到语义最关键的区域。针对Flash Attention的效率优化在解码阶段Token需要通过因果交叉注意力关注其所属的概念。由于每个概念包含的Token数量是变化的如果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访问。针对这一问题研究引入**概念复制Concept Replication**策略。它将概念特征沿着序列维度复制扩展使其长度与原始Token序列对齐。由此研究将复杂的可变长交叉注意力问题转换为长度对齐、局部恒定的注意力问题并使其能够利用高度优化的Flash Attention Varlen内核获得了1.26倍到1.73倍的显著加速。异构架构的稳定训练由于DLCM 的Token级组件和概念级骨干网络的宽度不一致通过上投影连接无法共享单一有效学习率。为解决这一问题研究采用解耦的最大更新参数化为Token模块和概念模块分配了独立的宽度缩放因子并发现各组件的有效学习率应与其宽度的倒数成比例缩放。由此研究成功地稳定了这种不等宽架构的训练并实现了零样本超参数迁移即小型代理模型上找到的最佳学习率可以直接用于训练更大的DLCM模型。量化最优分配点除上述优化外研究还进一步基于scaling law探究了token级处理与概念级推理之间的最优分配。研究发现在固定压缩比下架构效率在中等概念主干占比处达到峰值而非随概念容量单调提升。更重要的是这一最优配置在规模增大时优势愈发明显随着基线模型变大在性能对齐的前提下DLCM可实现越来越显著的FLOPs节省。在实验阶段研究采用了与LLaMA论文中报告的相同的全局批次大小、学习率和序列长度让每个模型都在1T Token上进行训练。其中DLCM实现了43.92%的平均准确率超过了基线模型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。他的研究方向聚焦于大语言模型LLMs主要包括预训练、微调、专家混合Mixture of Experts以及System-2大语言模型。在教育背景方面他本科毕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。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取