メタが新しいモデルを公開：Large Concept Models (LCM)

最近、GoogleやOpenAIの動きに注目していたため、Metaが2024年12月11日に発表した新しいモデル——**Large Concept Models (LCM)** について知りました。

この「コンセプト」は言語やモダリティに依存せず、より高いレベルのアイデアやプロセスにおけるアクションを表すことができます。

LCMsとLLMsの主な違い

1. 高次元埋め込み空間：

• モデリングが行われます。
• この方法は、マルチモーダルおよびマルチリンガルのタスクに更适合しています。

• LCMs は、**概念 (Concept)** として意味単位を表現し、抽象的でありながら言語やモーダルに依存しません。
• エンコードを行い、文脈と意味をより効率的に理解する。

キーテクノロジーとイノベーション

1. コンセプトの定義と表現：

• 「概念」が一文に対応すると仮定する。
• 既存の文埋め込み空間（SONAR）を利用し、最大200の言語をサポートし、テキストと音声の2つのモダリティをカバーします。

• SONAR埋め込み空間を使ってLCMを訓練し、それを実現します
• MSE回帰、拡散に基づく生成変種、そして量子化されたSONAR空間で動作するモデルを含む、複数の生成方法を探索します。

• 初期実験では1.6Bパラメータのモデルを使用し、訓練データの規模は1.3兆トークンでした。
• さらに7Bパラメータに拡張され、訓練データは7.7兆トークンに達しました。

• （新規タスク）。
• 特に多言語環境下では、同等の規模の既存のLLMよりも性能が優れています。

• モデルのトレーニングコードはオープンソース化されており、コミュニティの研究をサポートしています。
• リンク：https://github.com/facebookresearch/large_concept_model

方法の探求

1. MSE回帰：

• この実装はすでにコードリポジトリに含まれています。

• コードリリースの内容にも含まれています。

• モデルは量化的なSONAR埋め込み空間で動作します。この手法は現在公開されていませんが、将来的な更新で追加される予定です。

再現と微調整

コードリポジトリでは、以下のモデルのトレーニングとファインチューニングを再現するための完全な手順と設定が提供されています。

• 1.6B パラメータの MSE LCM。
• 双塔拡散 LCM (Two-tower Diffusion LCM)。

ユーザーのコメント

期待と可能性

1. 「もし成功すれば、無数の可能性が開かれる」

   “This is it. if this goes well, this will open a lot of possibilities. This should be the place of Self-Learning AI.”
   —— @nojukuramu (Reddit)

   にとって重要なマイルストーンとなる可能性がある。伝統的なトークンレベルのモデリングと比較すると、LCM の抽象的な意味表現は、AI システムの思考および推論能力に全新的な突破をもたらすことができる。

2. 抽象化から始まり、その後具体化する

   “This is what I mean by planning in latent space. Think abstractly before concretizing to language.”
   —— @fredcunningham_ (X.com)

   LCMは潜在空間で概念を計画し、それを言語に具体化するというモデルは、人間の思考の模倣を一歩進めており、単なるトークン操作を超えています。これにより、モデルが複雑なタスクにおいてより多くの柔軟性を持つ可能性が提供されます。

他のモデルとの比較

1. LCM 対 O1：より根本的な変革

   “O1 is not a fundamental change from LLMs in the same way as LCM could be. It's just a waste of more tokens in hopes of a pseudo system 2.”
   —— @NunyaBuzor (Reddit)

   LCMとO1モデルを比較すると、O1は依然としてトークンの浅い改良である一方で、LCMはより根本的なパラダイムシフトとなる可能性があります。伝統的な言語モデルの制約を超えて、重点をより高いレベルの意味論的推論に置いています。

2. Token vs Concept

   “Tokens are the low level layer, concepts are the higher level abstraction. It's like learning about concepts from transformers that were only dealing with token level and then staying at the concept level for generation and encoding.”
   —— @ethermelody (Reddit)

   トークンは基本単位であり、概念はより高いレベルの抽象です。LCMの理念は、人間の思考に近い方法で言語を処理することにあり、概念の生成と符号化を通じてより深い意味論的表现を実現します。

未来の展望

1. AGI への影響

   “LLMs should think more like humans to achieve AGI.”
   —— @Yuchenj_UW (X.com)

   人間レベルの汎用人工知能（AGI）は、より人間に近い思考パターンを必要としています。LCM の登場は、この目標達成に新たな可能性を提供します。

2. Llama シリーズの未来

   “Llama 4 is going to be 🔥🔥🔥🔥”
   —— @pbadeer (X.com)

   Meta の AI エコシステムにおいて、今後 LCM の技術が Llama シリーズに応用され、言語モデルの進化がさらに促進されることを期待しています。