Os grandes modelos de linguagem são incrivelmente poderosos, mas profundamente misteriosos. Apesar de sua fluência impressionante em tudo, desde código até poesia, ainda não entendemos completamente como eles representam o significado ou geram respostas. O que realmente acontece dentro daquele enorme emaranhado de pesos e tokens?
Um novo artigo de pesquisa intitulado “O Quantum LLM”Propõe uma idéia ousada: talvez possamos entender os LLMs, emprestando a linguagem da mecânica quântica. Não porque os LLMs são literalmente sistemas quânticos, mas porque seu comportamento semântico pode ser melhor modelado usando conceitos como superposição, funções de onda e campos de medição – as mesmas ferramentas usam os físicos para descrever partículas e estados de energia.
Uma nova lente sobre significado
A motivação é simples. Os LLMs são caros de construir, difíceis de interpretar e operar em espaços de alta dimensão que lutamos para descrever. A mecânica quântica, por outro lado, está cheia de matemática sofisticada projetada para raciocinar sobre estados que não são claramente uma coisa ou outra – um paralelo natural de como os LLMs misturam vários significados e interpretam a linguagem ambígua.
Os pesquisadores argumentam que certas suposições sobre LLMs se alinham surpreendentemente bem com a forma como os sistemas quânticos são modelados. Ao estabelecer seis princípios centrais, eles constroem uma base teórica para o tratamento de representações semânticas dentro de um LLM como se fossem funções de ondas quânticas se movendo através de um espaço complexo.
Os seis princípios de inspiração quântica:
- Vocabulário como uma base completa: O vocabulário de um LLM pode ser tratado como um conjunto de vetores de base discretos. Qualquer significado, por mais sutil, pode ser aproximado como uma superposição desses tokens de vocabulário. Por exemplo, “profunda tristeza” pode ser composta de “tristeza”, “melancolia” e “desespero” com pesos diferentes.
- Espaço semântico como um espaço complexo de Hilbert: Assim como na mecânica quântica, onde os estados vivem em espaços complexos, o modelo propõe que o espaço de incorporação do LLM deve ser estendido para incluir dimensões imaginárias. Isso permite que o significado semântico carregue não apenas a magnitude, mas a fase – uma maneira de codificar mudanças contextuais sutis.
- Estados semânticos discretos: Os tokens são as unidades quânticas de significado. Como os LLMs operam em tokens discretos, os estados semânticos podem ser modelados como quantizados, semelhante à forma como os níveis de energia funcionam na física. Mesmo quando o espaço semântico parece contínuo, ele é cortada em unidades finitas e do tamanho de token.
- Evolução do tipo Schrödinger: A evolução do significado dentro de um LLM pode ser descrita usando uma equação do tipo Schrödinger-o que significa que os estados semânticos fluem e interferem entre si ao longo do tempo, como a função de onda de uma partícula muda à medida que se move pelo espaço.
- Comportamento não linear por meio de funções potenciais: Para refletir a não linearidade real no LLMS (como camadas de atenção e funções de ativação), o modelo apresenta uma equação não linear de Schrödinger e potenciais especiais como o chapéu de poço duplo ou mexicano. Eles descrevem como as palavras ambíguas entram em colapso em significados únicos à medida que o contexto é adicionado.
- Campos semânticos de carga e medidor: As palavras recebem carga semântica e suas interações são reguladas por um “campo de medidor” contextual – uma ferramenta matemática emprestada da física para garantir a consistência. Esse formalismo permite interações de longo alcance em uma frase, mantendo o significado geral estável.
Os pesquisadores imaginam o significado como uma onda que viaja pela arquitetura de um modelo de transformador. A massa de um token determina o quão resistente é ser alterado pelo contexto. Por exemplo, a palavra “o” mal muda o significado, enquanto uma palavra como “banco” pode se inclinar em muitas direções, dependendo das dicas circundantes. Isso é semelhante à maneira como a massa governa a inércia na física.
A função de onda de uma frase evolui a camada por camada, moldada por cabeças de atenção, assim como a trajetória de uma partícula quântica é moldada por campos e forças. O contexto age como uma paisagem potencial de energia, direcionando suavemente a onda semântica em direção a uma interpretação ou outra.
O que acontece quando uma palavra pode significar duas coisas? O modelo oferece uma analogia elegante. A princípio, a palavra fica no auge de uma paisagem em potencial – equilibrada entre múltiplos significados. À medida que o restante da frase se desenrola, o contexto empurra o significado em um vale ou outro, colapsando a ambiguidade em um estado específico.
Isso é representado matematicamente por um potencial de poço duplo-um conceito clássico na física usado para descrever sistemas que podem se estabelecer em um dos dois estados estáveis. No LLMS, isso ajuda a explicar como as palavras como “baixo” (peixe ou instrumento) se resolvem rapidamente no significado certo com base nas pistas circundantes.
Carga semântica e interações de longo alcance
Talvez a parte mais intrigante do artigo seja a introdução da carga semântica – uma medida de quanta influência uma palavra carrega dentro de uma frase. Palavras com forte sentimento ou importância têm alta carga. Termos comuns ou genéricos carregam menos.
Para lidar com a forma como essas cobranças interagem em uma frase ou conversa, o modelo empresta um conceito chamado invariância do medidor da teoria do campo quântico. Ele garante que o significado semântico total permaneça consistente, mesmo à medida que partes individuais interagem ou mudam. Isso também explica como os LLMs podem manter um tópico coerente em muitas camadas e tokens.
Os autores reinterpretam incorporações de palavras como aproximações clássicas de estados quânticos mais profundos. Os mecanismos de atenção se tornam os portadores de força que redistribuem o peso semântico entre os tokens. Em vez de visualizar cada camada isoladamente, eles sugerem tratar as operações do modelo como evolução do tempo – com cada etapa remodelando a função de onda do significado.
Eles também realizam análise dimensional, atribuindo unidades de estilo físico a variáveis como tempo semântico, distância e carga. Por exemplo, a inércia semântica mede o quão resistente é um conceito para ser alterado por um novo contexto, enquanto a acusação semântica governa o quão influente é durante a geração.
O link de comunicação quântica mais longa do mundo se estende mais de 8.000 milhas
Por que algum disso importa
Não se trata de reivindicar que LLMs são computadores quânticos. Em vez disso, trata -se de usar a precisão e a abstração da mecânica quântica para descrever melhor o que esses modelos de idiomas estão fazendo – especialmente quando se trata de modelar ambiguidade, contexto e significado em escala.
Mais praticamente, o artigo sugere que os algoritmos de inspiração quântica podem melhorar os LLMs no futuro. Se esses modelos realmente se comportarem como funções semânticas de ondas, a computação quântica poderá um dia simulá -las com mais eficiência ou até desbloquear novos tipos de raciocínio.
Mesmo que a analogia quântica seja metafórica, ela oferece uma alternativa convincente à mentalidade de caixa preta que dominou o aprendizado profundo. Ao tornar as suposições explícitas e a introdução de variáveis mensuráveis como carga semântica e inércia, essa estrutura pode abrir caminho para um design LLM mais interpretável e eficiente.
A longo prazo, a Bridging LLMS e a mecânica quântica também podem nos aproximar de responder a uma pergunta muito mais profunda: não apenas como os modelos de idiomas funcionam, mas como o significado em si surge da estrutura, interação e contexto. Afinal, esse é um mistério que há muito fascina os físicos e os linguistas.
