Grands modèles conceptuels : Un guide avec des exemples

LLMs vs LCMs

Les LLM et les LCM partagent de nombreux objectifs : ils génèrent tous deux du texte, résument des informations et traduisent d'une langue à l'autre. Mais la manière dont ils accomplissent ces tâches est fondamentalement différente.

Les LLM prédisent le texte un jeton à la fois, ce qui leur permet de produire des phrases fluides. Toutefois, cela entraîne souvent des incohérences ou des redondances dans les résultats plus longs. Les LCM, quant à eux, traitent le langage au niveau de la phrase, ce qui leur permet de maintenir un flux logique dans de longs passages.

Une autre distinction concerne la manière dont ils gèrent le traitement multilingue. Les LLM s'appuient fortement sur des données de formation provenant de langues à ressources élevées, ou de langues qui ont beaucoup de contenu de formation, comme l'anglais. Par conséquent, ils sont souvent confrontés à des langues à faibles ressources qui ne disposent pas de vastes ensembles de données.

Les LCM, cependant, opèrent dans l'espace d'intégration du SONAR. Cet espace d'intégration leur permet de traiter des textes dans de nombreuses langues sans avoir à se recycler. Travailler avec des concepts abstraits les rend beaucoup plus aadaptables.

Composantes essentielles des MCP

Les grands modèles conceptuels obtiennent leurs capacités uniques grâce à un système en trois parties :

1. Encodeur de concepts : convertit les données d'entrée en un espace d'intégration sémantique.
2. LCM core : raisonnement et prédiction
3. Décodeur de concepts : traduit les résultats du modèle en langage lisible par l'homme.

Le schéma ci-dessus est une explication simplifiée du fonctionnement de chacun des trois composants modulaires d'un LCM. L'encodeur transforme le langage en concepts abstraits. Ici, ces concepts abstraits sont représentés sous forme d'images. Dans le modèle, ces concepts sont représentés mathématiquement. Le noyau effectue des déductions sur ces concepts. Ensuite, le décodeur transforme ces abstractions en langage lisible par l'homme. Pour cette figure, Copilot a fourni la première ébauche des dessins d'animaux.

Encodeur de concepts : Transformer les données en un concept

La première étape du processus de traitement d'un LCM consiste à encoder les données d'entrée dans une représentation sémantique à haute dimension. Il s'agit essentiellement de transformer le langage en représentations mathématiques de concepts. Ce codeur conceptuel cartographie de grands segments de texte, comme des phrases entières.

Les LCM utilisent SONAR, un espace d'intégration puissant pour le langage. C'est cet espace d'intégration qui permet d'utiliser différentes langues pour le texte et la parole. Le SONAR permet au codeur de traiter à la fois le langage écrit et le langage parlé, en distillant les concepts dans un langage compréhensible par le modèle.

LCM core : Raisonnement et prédiction

Une fois les concepts encodés, le noyau LCM les traite pour en générer de nouveaux en fonction du contexte. C'est ici qu'intervient la déduction. Contrairement aux LLM, qui prédisent le texte mot à mot, le cœur du LCM prédit des phrases ou des concepts entiers.

Il existe trois types de noyaux LCM, chacun ayant une approche distincte des concepts de modélisation :

1. Base-LCM : Un transformateur transformateur qui prédit les concepts futurs à partir des concepts précédents en utilisant la perte de l'erreur quadratique moyenne.
2. LCM basé sur la diffusion : Un modèle génératif qui affine les enregistrements de phrases bruyantes de phrases bruyantes par diffusion auto-régressive, de la même manière que les générateurs d'images d'IA affinent leurs résultats de manière itérative.
3. LCM quantifié : Convertit les enchâssements continus de phrases en unités discrètes avant la modélisation, ce qui le rend similaire aux LLM, mais avec des tailles de jetons beaucoup plus grandes.

Parmi ceux-ci, les MCP basés sur la diffusion ont démontré le meilleur pouvoir prédictif, générant les résultats les plus précis et les plus cohérents sur le plan contextuel.

Décodeur de concepts : Retour à un langage lisible par l'homme

Une fois que le LCM Core a traité et prédit de nouveaux concepts, ceux-ci doivent être reconvertis sous une forme lisible par l'homme. C'est le travail du décodeur de concepts. Il traduit les représentations mathématiques des concepts en texte ou en sortie vocale.

Les concepts sous-jacents étant stockés dans un espace d'intégration partagé, ils peuvent être décodés dans n'importe quelle langue prise en charge sans retraitement. C'est incroyablement puissant, car cela signifie que les résultats ne dépendent pas de la langue. Toute la "réflexion" se fait en mathématiques. Ainsi, un LCM formé principalement à l'anglais et à l'espagnol pourrait lire des données en allemand, "penser" en mathématiques et générer du contenu en japonais.

Cela signifie également que de nouvelles langues et modalités peuvent être ajoutées sans qu'il soit nécessaire d'entraîner à nouveau l'ensemble du modèle. Si un nouveau système de synthèse vocale est développé, il peut être intégré à un LCM existant sans nécessiter d'énormes ressources informatiques.

Imaginez que quelqu'un fabrique un encodeur et un décodeur pour la langue des signes. Ils pourraient l'ajouter à un noyau LCM existant, sans recyclage, et communiquer des idées dans un format entièrement différent. Cette flexibilité fait des LCM une solution évolutive et adaptable pour les applications d'IA multilingues et multiformats.

Comme chaque partie du LCM est modulaire, chaque partie peut être remplacée indépendamment. Dans le schéma ci-dessus, nous avons remplacé l'encodeur et le décodeur de langue anglaise par un encodeur de langue grecque et un décodeur de langue arménienne.

Ces encodeurs et décodeurs peuvent également être remplacés par des encodeurs et décodeurs qui gèrent différentes modalités de langage, comme la parole au lieu du texte. Pour cette figure, Google Translate a fourni les traductions de l'anglais et Copilot a fourni la première version des dessins d'animaux.

Applications LCM

Les applications des LCM se recoupent avec celles des LLM, mais en raison de l'importance qu'ils accordent aux concepts et à une compréhension plus approfondie, ils ont le potentiel de créer un impact plus profond sur les industries qui exigent une réflexion plus approfondie.

Communication multilingue

Les LCM simplifient la traduction et améliorent la compréhension interlinguistique en opérant dans un espace d'intégration agnostique par rapport à la langue. Cela les rend particulièrement efficaces pour des tâches telles que le résumé multilingue ou la traduction de documents complexes. 

Par exemple, un LCM peut traiter un document juridique complexe dans une langue et générer un résumé cohérent dans une autre. Cette capacité est inestimable pour les organisations mondiales, la communication internationale et les traductions impliquant des langues à faibles ressources.

Génération de contenu

Les MCL excellent dans la production de résultats cohérents et adaptés au contexte, ce qui en fait un choix idéal pour des tâches telles que la rédaction de rapports, d'articles et de résumés. En maintenant une cohérence logique dans les contenus de longue durée, les LCM peuvent produire des résultats qui nécessitent beaucoup moins d'édition que les LLM, ce qui permet aux professionnels du journalisme, du marketing et de la recherche de gagner du temps et d'économiser des efforts.

Outils pédagogiques

Je pense que l'applicabilité des MCP à l'éducation est la plus impressionnante. Imaginez un système de tutorat intelligent alimenté par un LCM capable de générer un contenu explicatif et interactif adapté à chaque apprenant.

Un tuteur LCM pourrait résumer un sujet complexe en segments plus simples et conceptuellement digestes pour des étudiants ayant des niveaux d'expertise variés. Son adaptabilité aux différentes langues pourrait permettre à un enseignant d'enseigner à ses élèves dans des centaines de langues à la fois !

Aide à la création littéraire et à la recherche

Les LCM sont également bien adaptés à l'aide à la recherche et à la rédaction créative. Ils peuvent rédiger des textes structurés et cohérents, tels que des essais, des documents de recherche ou des récits fictifs, en fournissant des projets initiaux que les auteurs peuvent ensuite affiner.

Les chercheurs peuvent également utiliser les MCP pour organiser des idées, développer des résumés ou même générer des hypothèses sur la base de données existantes. Ils résolvent une grande partie des problèmes que les chercheurs trouvent frustrants avec les LLM actuels.

Amélioration des chatbots d'assistance à la clientèle

Je suis sûr que je ne suis pas le seul à avoir vécu l'expérience frustrante d'interagir avec l'un de ces nouveaux robots d'assistance à la clientèle alimentés par le LLM, pour qu'il ne comprenne pas mon problème. Grâce aux LCM, les chatbots d'assistance à la clientèle peuvent offrir une meilleure compréhension des situations complexes et peut-être même des solutions plus créatives. Cela peut conduire à une amélioration de la satisfaction et de la fidélisation des clients.

À l'heure actuelle, les LLM sont utilisés dans plusieurs de ces capacités, mais leur efficacité est limitée. Les LCM ont le potentiel de faire évoluer ces applications. Bientôt, nos assistants IA pourraient ressembler davantage à de véritables assistants humains, capables de suivre des idées et des conversations plus complexes, à ceci près qu'ils peuvent communiquer beaucoup plus rapidement que nous.

Les défis des grands modèles conceptuels

Si les MCP offrent des possibilités intéressantes, ils posent également des problèmes en termes de besoins en données, de complexité et de coûts de calcul. Passons en revue quelques-uns des plus grands défis actuels.

Besoins accrus en matière de données et de ressources

L'apprentissage de tout modèle d'IA nécessite de grandes quantités de données, mais les MCP comportent des étapes de traitement supplémentaires par rapport aux MLT. Au lieu d'utiliser du texte brut, ils s'appuient sur des représentations au niveau des phrases, ce qui signifie que le texte doit d'abord être décomposé en phrases, puis converti en enchâssements. Cela ajoute une couche de prétraitement et de stockage.

De plus, l'entraînement sur des centaines de milliards de phrases nécessite une puissance de calcul considérable.

Complexité et débogage accrus

Les LCM traitent des phrases entières comme des unités uniques, ce qui permet de maintenir le flux logique, mais rend le dépannage plus difficile.

Les LLM génèrent du texte un mot à la fois, ce qui nous permet de retracer les erreurs jusqu'aux tokens individuels. En revanche, les LCM opèrent dans un espace d'intégration à haute dimension, où les décisions sont basées sur des relations abstraites.

Coûts de calcul plus élevés

Les MCL, en particulier les modèles basés sur la diffusion, nécessitent beaucoup plus de puissance de traitement que les MLD. Alors que les MLD génèrent du texte en un seul passage, les MCL basés sur la diffusion affinent leurs résultats étape par étape, ce qui augmente à la fois le temps de calcul et le coût. Si les MCL peuvent être plus efficaces pour les documents longs, ils le sont souvent moins pour les tâches courtes telles que les réponses rapides ou les interactions par chat.

Limites structurelles

La définition des concepts au niveau de la phrase pose des problèmes spécifiques. Les phrases plus longues peuvent contenir plusieurs idées, ce qui rend difficile leur saisie en tant qu'unité unique. De plus, les phrases plus courtes peuvent ne pas fournir un contexte suffisant pour une représentation significative.

Les LCM sont également confrontés à des problèmes de rareté des données. Les phrases individuelles étant beaucoup plus uniques que les mots, le modèle a moins de modèles répétés à apprendre.

Cette technologie se développe rapidement et ces défis sont activement relevés. Cette technologie étant open source, vous pouvez ajouter vos propres solutions pour contribuer à relever ces défis et à faire progresser cette technologie.

Commencer avec les MCP

Vous souhaitez travailler avec un LCM ? Une grande partie du code est libre, vous pouvez donc le faire !

Un excellent point de départ est le code de formation code de formation LCM et l'espace l'espace d'intégration SONAR. Ces outils à code source ouvert permettent aux développeurs d'expérimenter cette nouvelle technologie et d'y apporter leurs propres améliorations.

Pour en savoir plus sur la théorie qui sous-tend les MCP, consultez cet article par Meta.

Conclusion

La capacité des LCM à opérer à un niveau conceptuel peut permettre d'affiner les interactions de l'IA avec le langage. En dépassant les contraintes de l'analyse basée sur les jetons, les MCL ouvrent la voie à des applications plus nuancées, contextuelles et multilingues.

Je vous encourage à vérifier le code par vous-même et à y ajouter votre propre touche. Quelles améliorations pouvez-vous apporter à cette technologie ? Quels produits pouvez-vous créer avec elle ?