Duże modele językowe są niezwykle potężne, ale głęboko tajemnicze. Pomimo ich oszałamiającej płynności we wszystkim, od kodu po poezję, nadal nie rozumiemy w pełni, jak reprezentują znaczenie lub generujemy odpowiedzi. Co faktycznie dzieje się w tej ogromnej plątaninie ciężarów i tokenów?
Nowy artykuł badawczy zatytułowany „Kwantowy LLM”Proponuje odważny pomysł: być może możemy zrozumieć LLM, pożyczając język mechaniki kwantowej. Nie dlatego, że LLM są dosłownie systemami kwantowymi, ale dlatego, że ich zachowanie semantyczne można lepiej modelować przy użyciu pojęć takich jak superpozycja, funkcje falowe i pola miernika – te same narzędzia, które fizycy używają do opisania cząstek i stanów energii.
Nowy obiektyw na temat znaczenia
Motywacja jest prosta. LLM są kosztowne w budowie, trudne do interpretacji i działają w przestrzeniach o wysokości wymiarów, z którymi staramy się opisać. Z drugiej strony mechanika kwantowa jest pełna wyrafinowanej matematyki zaprojektowanej do rozumowania o stanach, które nie są wyraźnie jedną rzecz – naturalną równoległą do sposobu, w jaki LLM łączą wiele znaczeń i interpretują niejednoznaczny język.
Naukowcy twierdzą, że pewne założenia dotyczące LLMS są zaskakująco dobrze zgodne z sposobem modelowania systemów kwantowych. Ustawiając sześć podstawowych zasad, budują teoretyczne podstawy do leczenia reprezentacji semantycznych w LLM, tak jakby były to funkcje fali kwantowej poruszające się przez złożoną przestrzeń.
Sześć zasad inspirowanych kwantami:
- Słownictwo jako kompletna podstawa: Słownictwo LLM można traktować jak zestaw wektorów dyskretnych. Wszelkie znaczenie, bez względu na to, jak niuansowe, można być przybliżone jako superpozycja tych tokenów słownictwa. Na przykład „głęboki smutek” może składać się z „żalu”, „melancholii” i „rozpaczy” o różnych ciężarach.
- Przestrzeń semantyczna jako złożona przestrzeń Hilberta: Podobnie jak w mechanice kwantowej, w której stany żyją w złożonych przestrzeniach, model sugeruje, że przestrzeń osadzania LLM powinna zostać rozszerzona o wymiary wyobrażone. Umożliwia to semantyczne znaczenie nie tylko przenoszenie wielkości, ale fazy – sposób kodowania subtelnych zmian kontekstowych.
- Dyskretne stany semantyczne: Tokeny to jednostki kwantowe znaczenia. Ponieważ LLM działają na dyskretnych tokenach, stany semantyczne można modelować jako kwantyzowane, podobnie jak poziomy energii w fizyce. Nawet gdy przestrzeń semantyczna wydaje się ciągła, ostatecznie jest pokrojona w skończone jednostki wielkości tokena.
- Ewolucja podobna do Schrödingera: Ewolucję znaczenia wewnątrz LLM można opisać przy użyciu równania podobnego do Schrödingera-co oznacza, że stany semantyczne przepływają i zakłócają się ze sobą w czasie, podobnie jak funkcja fali cząstek, gdy porusza się w przestrzeni.
- Zachowanie nieliniowe poprzez potencjalne funkcje: Aby odzwierciedlić faktyczną nieliniowość w LLM (takich jak warstwy uwagi i funkcje aktywacji), model wprowadza nieliniowe równanie Schrödingera i specjalne potencjały, takie jak kapelusz z podwójnym wrażeniem lub meksykańskim. Opisują one, w jaki sposób niejednoznaczne słowa zapadają się na pojedyncze znaczenia w miarę dodawania kontekstu.
- Semantyczne pola ładunku i miernika: Słowa przypisane są ładowanie semantyczne, a ich interakcje są regulowane przez kontekstowe „pole miernikowe” – narzędzie matematyczne zapożyczone z fizyki w celu zapewnienia spójności. Ten formalizm umożliwia interakcje dalekiego zasięgu w zdaniu, jednocześnie utrzymując stabilne znaczenie.
Naukowcy przewidują znaczenie jako falę, która przemierza architekturę modelu transformatora. Masa tokena określa, jak odporna jest na zmianę według kontekstu. Na przykład słowo „” ledwo zmienia znaczenie, podczas gdy słowo takie jak „bank” może przechylić w wielu kierunkach w zależności od otaczających wskazówek. Jest to podobne do tego, jak masa rządzi bezwładnością w fizyce.
Fali fali zdania ewoluuje warstwę warstwą, ukształtowaną przez głowy uwagi, podobnie jak trajektoria cząstki kwantowej jest kształtowana przez pola i siły. Kontekst działa jak krajobraz energii potencjalnej, delikatnie kierując falą semantyczną w kierunku tej czy innej interpretacji.
Co się stanie, gdy słowo może oznaczać dwie rzeczy? Model oferuje elegancką analogię. Początkowo słowo znajduje się na szczycie potencjalnego krajobrazu – zrównoważonego między wieloma znaczeniami. W miarę rozwoju reszty zdania kontekst przekształca znaczenie w jedną lub drugą dolinę, zwinięta dwuznaczność w określony stan.
Jest to reprezentowane matematycznie przez potencjał podwójny-klasyczna koncepcja fizyki używana do opisania systemów, które mogą osiedlić się w jednym z dwóch stabilnych stanów. W LLM pomaga to wyjaśnić, w jaki sposób słowa takie jak „bas” (ryba lub instrument) szybko rozwiążą właściwe znaczenie oparte na otaczających wskazówkach.
Ładunek semantyczny i interakcje dalekiego zasięgu
Być może najbardziej intrygującą częścią artykułu jest wprowadzenie ładunku semantycznego – miara wpływu słowa przenosi słowo w zdaniu. Słowa o silnym sentymentach lub znaczeniu mają wysokie obciążenie. Warunki powszechne lub ogólne niosą mniej.
Aby poradzić sobie z tym, w jaki sposób opłaty te oddziałują na zdanie lub rozmowę, model pożycza koncepcję zwaną niezmiennością miernika z teorii pola kwantowego. Zapewnia to, że całkowite semantyczne znaczenie pozostaje spójne, nawet gdy poszczególne części oddziałują lub zmieniają się. To wyjaśnia również, w jaki sposób LLM mogą zachować spójny temat w wielu warstwach i tokenach.
Autorzy ponownie interpretują osadzanie słów jako klasyczne przybliżenia głębszych stanów kwantowych. Mechanizmy uwagi stają się nosicielami siły, którzy redystrybuują ciężar semantyczny między tokenami. Zamiast oglądać każdą warstwę w izolacji, sugerują traktowanie operacji modelu jako ewolucji czasu – z każdym krokiem przekształcając funkcję falową.
Wykonują również analizę wymiarową, przypisując jednostki w stylu fizycznym do zmiennych takich jak czas semantyczny, odległość i ładunek. Na przykład bezwładność semantyczna mierzy, jak odporna jest koncepcja na zmianę według nowego kontekstu, podczas gdy ładunek semantyczny rządzi, jak jest wpływowy podczas generowania.
Najdłuższe łącze komunikacji kwantowej na świecie rozciąga się na ponad 8000 mil
Dlaczego coś z tego ma znaczenie
Nie chodzi o twierdzenie, że LLM są komputerami kwantowymi. Chodzi raczej o stosowanie precyzji i abstrakcji mechaniki kwantowej, aby lepiej opisywać, co robią te modele językowe – szczególnie jeśli chodzi o modelowanie dwuznaczności, kontekstu i znaczenia na dużą skalę.
Bardziej praktycznie artykuł wskazuje, że algorytmy inspirowane kwantą mogą w przyszłości poprawić LLM. Jeśli te modele naprawdę zachowują się jak funkcje fali semantycznej, wówczas obliczanie kwantowe może pewnego dnia je skuteczniej symulować, a nawet odblokować nowe rodzaje rozumowania.
Nawet jeśli analogia kwantowa jest metaforyczna, oferuje atrakcyjną alternatywę dla myślenia czarnego pudełka, który zdominował głębokie uczenie się. Wyrażając założenia i wprowadzając wymierne zmienne, takie jak ładunek semantyczny i bezwładność, ramy te mogą utorować drogę do bardziej interpretacyjnej i wydajnej konstrukcji LLM.
W dłuższej perspektywie pomostowanie LLM i mechanika kwantowa mogą również popuścić nas do odpowiedzi na znacznie głębsze pytanie: nie tylko, jak działają modele językowe, ale także w jaki sposób same sens wynika ze struktury, interakcji i kontekstu. W końcu jest to tajemnica, która od dawna fascynuje zarówno fizyków, jak i lingwistów.
