近年來，大型語言模型（LLMs）在生成類人文本、翻譯語言和回答復雜問題方面取得了顯著進展。然而，盡管LLMs能力驚人，它們本質上仍是通過基于上文預測下一個詞或標記來運作。這種方法限制了它們在深層理解、邏輯推理和復雜任務中長期保持連貫性的能力。

為解決這些挑戰，人工智能領域出現了一種新架構：大概念模型（LCMs）。與傳統LLMs不同，LCMs不僅關注單個詞語，而是以完整概念為操作對象，這些概念代表句子或短語中蘊含的完整思想。這種更高層次的運作方式使LCMs能更好地模擬人類在寫作前的思考與規劃過程。

本文將探討從LLMs到LCMs的轉變，以及這些新模型如何革新人工智能理解與生成語言的方式。我們還將討論LCMs的局限性，并展望未來研究方向，以進一步提升LCMs的效能。

從大型語言模型到大概念模型的演進?

LLMs的訓練目標是根據上文預測序列中的下一個標記。雖然這使得LLMs能夠完成摘要生成、代碼編寫和語言翻譯等任務，但其逐詞生成的特性限制了它們在長文本或復雜任務中保持邏輯連貫性的能力。相比之下，人類在寫作前會進行推理與規劃。我們不會逐詞應對復雜的交流任務，而是以思想和更高層次的語義單元進行思考。

例如，準備演講或撰寫論文時，人們通常會先擬定大綱-即希望傳達的核心觀點或概念-再通過詞語和句子填充細節。用于表達這些思想的語言可能變化，但底層概念始終不變。這表明，作為交流本質的“意義”，可以在比單個詞語更高的層次上被表示出來。

這一見解啟發了人工智能研究者開發以概念而非詞語為操作對象的模型，從而催生出大概念模型（LCMs）。

什么是大概念模型（LCMs）？

LCMs是一類新型人工智能模型，其在概念層面而非單個詞語或標記層面處理信息。與傳統LLMs逐詞預測不同，LCMs以更大的語義單元（通常是完整句子或思想）為操作對象。通過使用概念嵌入（表示整句語義的數值向量），LCMs能捕捉句子的核心含義，而無需依賴具體詞語。

例如，當LLMs逐詞處理“The quick brown fox”時，LCMs會將整個句子表示為一個概念。通過處理概念序列，LCMs能更好地模擬思想的邏輯流進行建模，以確保清晰與連貫。這類似于人類在寫作前列出提綱的過程-先構建思維框架，再逐步展開邏輯連貫的敘述。

LCMs如何訓練？?

LCMs的訓練流程與LLMs相似，但存在關鍵差異：LLMs被訓練為逐詞預測，而LCMs的目標是預測下一個概念。LCMs使用基于Transformer解碼器的神經網絡，根據已有概念嵌入預測后續概念。

通過編碼器-解碼器的架構實現文本與概念嵌入的轉換：編碼器將輸入文本轉化為語義嵌入，解碼器則將模型的輸出嵌入轉回自然語言句子。這種架構使LCMs能夠超越特定語言-無論處理英語、法語或中文，輸入文本均被轉換為與語言無關的概念向量。

LCMs的核心優勢?

以概念為操作單元的特性賦予LCMs多項超越LLMs的優勢：

• 全局語境感知通過以更大單元而不是以孤立的單詞處理文本時，LCMs能更好理解整體含義，并保持對整體敘事的更清晰理解。例如總結小說時，LCMs聚焦情節與主題，而非陷入細節泥潭。?
• 層級規劃與邏輯連貫LCMs采用分層規劃：先識別高層概念，再圍繞其構建連貫句子。這種結構確保邏輯流暢，顯著減少冗余與無關信息。
• 語言無關理解LCMs編碼的概念獨立于具體語言表達，實現了意義的普適表征。這種能力使其能跨語言概括知識，幫助他們有效地使用多種語言，即使面對未專門訓練的語言也能有效工作。
• 增強抽象推理通過操作概念嵌入而不是單個單詞，LCMs更貼近人類思維方式，可處理復雜推理任務。它們能將概念表征作為內部“草稿紙”，輔助完成多跳問答與邏輯推斷。

挑戰與倫理考量?

盡管優勢顯著，LCMs仍面臨多重挑戰：

首先，因需編碼/解碼高維概念嵌入，其計算成本顯著增加，訓練這些模型需大量的資源和優化以保證效率和擴展性。

其次，可解釋性也變得具有挑戰性，因為推理發生在抽象的概念層面。了解模型為什么會產生特定結果可能不那么透明，在法律或醫療決策等敏感領域帶來風險。

此外，確保公平性和減輕訓練數據中的偏見仍然是關鍵問題。如果沒有適當的保障措施，這些模型可能會無意中延續甚至放大現有的偏見。

LCM研究的未來方向?

作為新興領域，LCM研究將聚焦：

LCMs是人工智能和LLM領域的一個新興研究領域。LCM的未來進展可能會集中在擴展模型、改進概念表示和增強顯式推理能力上。隨著模型超過數十億個參數，預計它們的推理和生成能力將越來越接近或超過當前最先進的LLM。此外，開發靈活、動態的方法來分割概念并整合多模態數據（如圖像、音頻）將推動LCM深入理解不同模態之間的關系，如視覺、聽覺和文本信息。這將使LCM能夠在概念之間建立更準確的聯系，使人工智能對世界有更豐富、更深入的理解。

也有可能通過混合系統整合LCM和LLM的優勢，其中概念用于高級規劃，令牌用于詳細流暢的文本生成。這些混合模型可以解決從創意寫作到技術問題解決的廣泛任務。這可能會導致開發出更智能、適應性更強、更高效的人工智能系統，能夠處理復雜的現實世界應用程序。

核心結論?

大概念模型（LCMs）是大型語言模型（LLMs）的進化形態，從操作詞語轉向處理完整概念。這種進化使AI能夠“先思考，后生成”，帶來長文本連貫性提升、創意寫作能力增強及多語言處理優勢。盡管面臨計算成本與可解釋性等挑戰，LCMs有望顯著增強AI解決現實問題的能力。未來，通過融合LLMs與LCMs優勢的混合模型，或將催生更智能、靈活、高效的AI系統，賦能更廣泛的領域。

譯者介紹?

涂承燁，51CTO社區編輯，具有15年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗，獲得信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP，CSPM-2等認證。

原文標題：??From Words to Concepts: How Large Concept Models Are Redefining Language Understanding and Generation??，作者：Dr. Tehseen Zia