DLCM官网：字节Seed团队新一代大语言模型架构

DLCM（动态大概念模型）是字节跳动Seed团队推出的新型大语言模型架构，核心突破在于将模型推理单位从传统的token（词）层级，升级至concept（概念）层级。它通过动态自适应的方式学习语义边界，将token序列智能分割为概念序列，在压缩的概念空间中完成深度推理，再借助因果交叉注意力机制，将概念级推理结果重构为token级预测输出。这一创新架构在推理阶段实现FLOPs（浮点运算次数）降低34% 的同时，将模型平均准确率提升2.69%，为大语言模型的轻量化、高效化优化提供了全新技术思路。

DLCM核心功能：

1、动态语义智能分割：

摒弃固定长度的token切分方式，根据文本内在语义边界动态划分概念单元，将冗长的token序列压缩为高信息密度的概念序列，为高效推理奠定基础。

2、概念空间高效推理：

基于压缩后的概念序列开展深度推理，大幅减少token级推理的冗余计算，显著降低模型推理阶段的FLOPs，提升算力利用效率。

3、推理精度双向提升：

借助概念级的全局语义理解能力，优化模型对文本逻辑、上下文关联的把控，实现推理准确率与结果连贯性的同步提升。

4、自适应算力精准分配：

基于文本信息密度差异动态调配计算资源，将更多算力倾斜到语义关键区域，在保证推理效果的同时，进一步降低无效算力消耗。

DLCM技术原理：

1、分层下一token预测框架：

采用四阶段递进式处理流程：

– 编码阶段：提取细粒度token级表示，精准捕获文本局部上下文信息；

– 动态分割阶段：计算相邻token间的局部不相似性（如余弦距离），自动识别并划分概念边界；

– 概念级推理阶段：在压缩的概念空间中整合全局信息，完成深度语义推理；

– token级解码阶段：基于概念推理结果，重构并预测下一个token，输出自然流畅的文本。

2、全局解析器（Global Parser）：

负责动态划分概念单元，根据文本不同区域的信息密度自适应压缩内容，确保计算资源优先分配到核心语义区域，实现算力利用效率最大化。

3、Flash Attention优化策略：

创新采用概念复制策略，将复杂的可变长交叉注意力计算问题，转化为长度对齐的局部恒定注意力问题，大幅提升注意力机制的计算效率与推理速度。

4、异构架构稳定训练机制：

采用解耦最大更新参数化方案，为token处理模块与概念推理模块分配独立的宽度缩放因子，有效解决异构架构训练过程中的不稳定性问题。

5、量化最优分配点设计：

基于scaling law（缩放定律），精准找到token级处理与概念级推理的最优资源分配比例，在算力消耗与推理效果之间取得最佳平衡，提升整体架构效率。

DLCM应用场景：

1、自然语言处理（NLP）：

应用于文本生成、机器翻译、智能问答等场景，凭借概念级全局语义理解能力，提升生成文本的逻辑连贯性与翻译结果的准确性，打造更自然的人机语言交互体验。

2、内容推荐系统：

深度理解用户兴趣背后的核心概念，实现更精准的个性化内容推荐与高质量内容摘要生成，有效提升推荐命中率与用户满意度。

3、代码生成与理解：

助力开发者将自然语言需求转化为精准代码片段，同时快速解析复杂代码的核心逻辑与功能模块，大幅提升代码开发与阅读效率。

4、智能写作辅助：

为广告营销、内容创作等场景提供概念级文本优化建议，帮助创作者快速生成逻辑清晰、吸引力强的文案，提升内容生产效率与质量。

5、教育智能化领域：

基于学生学习数据与需求，提供个性化学习辅导方案；在作文评分、编程作业批改等场景中，输出精准、详细的评价反馈，推动教育评估的智能化升级。

进入DLCM的项目arxiv地址官网入口