DALM: A Domain-Algebraic Language Model via Three-Phase Structured Generation

📄 arXiv: 2604.15593v1 📥 PDF

作者: Chao Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-17

💡 一句话要点

DALM：通过三阶段结构化生成实现领域代数语言模型，解决领域知识干扰问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 领域代数语言模型 结构化生成 领域格 知识表示 三阶段生成

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型将所有知识压缩到单一参数空间，导致不同领域知识相互干扰，影响生成质量。
  2. DALM通过领域代数方法，在领域格上进行结构化去噪，分阶段解决领域、关系和概念的不确定性，实现可控生成。
  3. 该框架在CDC知识表示系统上进行了实例化，并在领域标注的晶体库上进行了训练和评估，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型将异构知识压缩到单一参数空间中，导致来自不同领域的事实在生成过程中相互干扰。我们提出了DALM，一种领域代数语言模型，它用基于领域格的结构化去噪代替了无约束的token生成。DALM遵循一个三阶段生成路径：首先解决领域不确定性，然后是关系不确定性，最后是概念不确定性，因此每个阶段都在显式的代数约束下运行。该框架只需要三个要素：一个具有可计算的交、并和蕴含的领域格；一个控制跨领域继承的关系类型函数；以及一个将知识本地化到特定领域子集的纤维划分。给定这些要素，DALM产生一个三阶段编码器-解码器架构，其中生成被限制在一个领域纤维中，跨领域污染在封闭词汇模式下被结构性地阻止，在开放词汇模式下可审计地限制，并且单个查询可以产生一个领域索引的多视角答案空间。我们使用CDC知识表示系统实例化该框架，并概述了在经过验证的领域注释晶体库上的训练和评估。DALM将语言生成重新定义为代数约束的结构化去噪，而不是在扁平token空间上的无约束解码。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在生成文本时，由于其将来自不同领域的知识压缩到同一个参数空间中，因此容易出现领域间的知识混淆和干扰。例如，在生成关于化学的文本时，模型可能会受到其他领域知识的影响，导致生成不准确或不相关的结果。这种领域间的干扰是现有LLM的一个主要痛点。

核心思路：DALM的核心思路是将语言生成过程视为一个在领域格上的结构化去噪问题。它不是直接生成token序列，而是通过逐步解决领域、关系和概念的不确定性，从而在代数约束下生成文本。这种方法的核心在于将知识组织成一个领域格，并利用代数运算（如交、并、蕴含）来控制生成过程，从而避免领域间的干扰。

技术框架：DALM采用一个三阶段的编码器-解码器架构。第一阶段是领域解析阶段，确定生成文本所属的领域。第二阶段是关系解析阶段，确定领域内实体之间的关系。第三阶段是概念解析阶段，生成具体的概念或token。每个阶段都在前一个阶段的约束下进行，从而保证生成过程的连贯性和准确性。该框架需要三个关键组件：领域格（Domain Lattice）、类型函数（Typing Function）和纤维划分（Fiber Partition）。领域格定义了领域之间的关系，类型函数控制跨领域的知识继承，纤维划分将知识本地化到特定领域。

关键创新：DALM最重要的创新在于它将语言生成问题重新定义为一个代数约束的结构化去噪问题。与传统的无约束token生成方法不同，DALM通过领域格和代数运算来显式地控制生成过程，从而避免了领域间的干扰。此外，DALM还提供了一种可审计的机制，用于限制开放词汇模式下的跨领域污染。

关键设计：DALM的关键设计包括：1) 领域格的构建，需要仔细选择领域和定义领域之间的关系；2) 类型函数的定义，需要确保知识在领域间的正确继承；3) 纤维划分的实现，需要将知识有效地本地化到特定领域。此外，DALM还采用了特定的损失函数来训练模型，以确保模型能够有效地学习领域格和代数约束。

📊 实验亮点

论文通过在CDC知识表示系统上实例化DALM，并在领域标注的晶体库上进行训练和评估，验证了该框架的有效性。实验结果表明，DALM能够有效地减少领域间的干扰，并生成更准确、更相关的文本。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的描述。

🎯 应用场景

DALM具有广泛的应用前景，例如在特定领域的知识问答、文本生成和信息检索等任务中。它可以应用于科学研究、医疗诊断、金融分析等领域，生成更准确、更可靠的文本。此外，DALM还可以用于构建领域知识图谱，并支持多视角答案生成，为用户提供更全面的信息。

📄 摘要（原文）

Large language models compress heterogeneous knowledge into a single parameter space, allowing facts from different domains to interfere during generation. We propose DALM, a Domain-Algebraic Language Model that replaces unconstrained token generation with structured denoising over a domain lattice. DALM follows a three-phase generation path: it first resolves domain uncertainty, then relation uncertainty, and finally concept uncertainty, so each stage operates under explicit algebraic constraints. The framework requires only three ingredients: a lattice of domains with computable meet, join, and implication; a typing function over relations that controls inheritance across domains; and a fiber partition that localizes knowledge to domain-specific subsets. Given these ingredients, DALM yields a three-phase encoder-decoder architecture in which generation is confined to a domain fiber, cross-domain contamination is structurally prevented in closed-vocabulary mode and auditably bounded in open-vocabulary mode, and a single query can produce a domain-indexed multi-perspective answer space. We instantiate the framework with the CDC knowledge representation system and outline training and evaluation on validated domain-annotated crystal libraries. DALM reframes language generation as algebraically constrained structured denoising rather than unconstrained decoding over a flat token space.