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从单词到概念：大型概念模型如何重新定义语言理解和生成
近年来，大型语言模型（LLM）在生成类似人类的文本，翻译语言和回答复杂查询方面取得了重大进展。但是，尽管具有令人印象深刻的功能，但LLMS主要通过基于上述单词来预测下一个单词或令牌来运作。这种方法限制了他们在[…]从单词到概念的帖子中进行更深入理解，逻辑推理和保持长期连贯性的能力：大型概念模型如何重新定义语言理解，并首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI近年来，大型语言模型（LLM）在生成类似人类的文本，翻译语言和回答复杂查询方面取得了重大进展。但是，尽管具有令人印象深刻的功能，但LLMS主要通过基于上述单词来预测下一个单词或令牌来运作。这种方法限制了他们深入理解，逻辑推理和保持复杂任务中的长期连贯性的能力。
大语言模型为了应对这些挑战，AI：大型概念模型（LCMS）中出现了一种新的体系结构。与传统的LLM不同，LCM不仅专注于单个单词。相反，它们在整个概念上运作，代表嵌入句子或短语中的完整思想。这种高级方法使LCM可以更好地反映人类在写作之前的思维方式和计划。
大型概念模型（LCMS）在本文中，我们将探讨从LLMS到LCMS的过渡，以及这些新模型如何改变AI理解和生成语言的方式。我们还将讨论LCM的局限性，并强调旨在使LCM更有效的未来研究方向。
从大语言模型到大型概念模型的演变
llms经过训练以预测顺序的下一步令牌。尽管这使LLMS能够执行诸如摘要，代码生成和语言翻译之类的任务，但它们依靠一次生成一个单词的依赖会限制其维护连贯和逻辑结构的能力，尤其是对于长期或复杂的任务。另一方面，人类在编写文本之前执行推理和计划。我们不会一次反应一个单词来应对复杂的沟通任务；取而代之的是，我们从思想和高级意义单位方面思考。
这种见解激发了AI研究人员开发以概念为操作的模型，而不仅仅是单词，从而创建了大型概念模型（LCMS）。