С момента создания ChatGPT в 2022 году слово «LLM» стало синонимом для всего, что связано с генеративным искусственным интеллектом. Однако в начале 2025 года Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) представила концепцию больших концептуальных моделей (LCM), заявив, что они могут стать следующим шагом в развитии искусственного интеллекта, заменив существующие модели на основе языков (LLM). В этой статье мы рассмотрим, что такое LCM, чем они отличаются от LLM и что ждет нас в будущем: действительно ли это конец LLM или же концепция LCM просто дополняет существующие подходы?
Что такое LCM и как они работают?
Большие концептуальные модели (LCM), представленные Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ), предлагают совершенно новый подход к нейросетевым языковым моделям. В отличие от традиционных LLM, которые оперируют токенами (отдельными словами или частями слов), LCM работают на более высоком уровне абстракции — уровне концепций. Концепция здесь — это абстрактная единица смысла, которая может быть представлена в виде предложения или идеи.
Преимущества такого подхода заключаются в том, что модели могут работать не только с текстом, но и с различными модальностями, такими как речь и изображения. Это делает LCM гибкими и эффективными при обработке контента на разных языках и форматах. К примеру, введя в систему предложение на английском языке и на французском, модель будет воспринимать оба варианта как одно и то же понятие, независимо от языка.
Визуализируя это на примере, если в традиционной модели (например, ChatGPT) вам нужно было бы прописывать каждое следующее слово поочередно, то в LCM система сразу предсказывает следующее логическое утверждение или концепцию, что позволяет строить более последовательный и связный текст.
Чем LCM отличаются от LLM?
- Уровень абстракции:
LLM работают на уровне токенов, предсказывая каждое следующее слово, тогда как LCM работают на уровне концепций, предсказывая следующую идею или мысль. - Мультимодальность и многоязычность:
LCM поддерживают работу с несколькими языками и форматами данных, например, с текстом, речью и изображениями. В отличие от них, LLM, как правило, специализированы для работы с текстом и требуют адаптации для разных языков. - Обработка длинных контекстов:
LLM сталкиваются с проблемами при обработке длинных контекстов из-за своей архитектуры, которая требует значительных вычислительных ресурсов. LCM, благодаря абстракции концепций, могут эффективно работать с более длинными контекстами. - Цель обучения и рассуждения:
В то время как LLM минимизируют ошибку предсказания следующего токена, LCM минимизируют ошибку предсказания концепции. Это позволяет моделям LCM более эффективно работать с абстракциями и рассуждениями на более высоком уровне.
Преимущества и применения LCM
- Эффективность при обработке длительных текстов:
Логика работы LCM позволяет моделям генерировать более длинные и логичные тексты, не ограничиваясь локальной связностью слов. Это делает их идеальными для создания длинных статей, генерации историй или сложных научных текстов. - Независимость от языка и контекста:
Поскольку LCM работают на концептуальном уровне, они могут без проблем обрабатывать данные на различных языках и даже в разных формах (текст, речь, изображения). Это открывает новые горизонты для мультимодальных приложений, где взаимодействие с пользователем не ограничивается текстом. - Обобщение и адаптация:
Одним из ключевых достоинств LCM является способность к обобщению с нулевым уровнем. Это значит, что они могут эффективно работать с новыми языками и контекстами, даже если они не были явно обучены на этих данных.
Реальность развития LCM: прогнозы и перспективы
Прошло полгода с момента представления LCM, и хотя мы видим интерес и разработки в этом направлении, концепция ещё не достигла массового внедрения. Однако важно отметить, что LCM не претендуют на полную замену LLM. Скорее, они предлагают новый, более абстрактный подход, который может значительно расширить возможности существующих технологий.
LLM, несмотря на некоторые ограничения, продолжают активно развиваться и находят своё место в многих задачах, таких как обработка естественного языка, перевод или ответы на вопросы. В то время как LCM открывают новые горизонты для кросс-модальных и мультиязычных приложений, они пока не обладают такой же зрелостью, как LLM, в стандартных задачах.
Таким образом, на сегодняшний день можно утверждать, что концепция LCM действительно обещает значительные усовершенствования в области ИИ, но скорее дополнит LLM, чем заменит их. Сложно ожидать, что LLM исчезнут в ближайшем будущем, но развитие LCM может стать важным шагом к более интуитивному и универсальному ИИ.
Заключение: конец LLM или новый этап в развитии ИИ?
Вместо того чтобы предсказать конец эпохи LLM, стоит говорить о том, что концепция LCM от Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) представляет собой новую веху в развитии искусственного интеллекта. LCM не уничтожат существующие LLM, а скорее дадут им новый инструмент для решения более сложных и мультимодальных задач. Это не закат эпохи языковых моделей, а начало новой эры, где искусственный интеллект будет способен на более глубокие рассуждения и понимание.
