Les grands modèles de langue sont incroyablement puissants, mais profondément mystérieux. Malgré leur superbe maîtrise de tout, du code à la poésie, nous ne comprenons toujours pas pleinement comment ils représentent le sens ou génèrent des réponses. Que se passe-t-il réellement à l’intérieur de cet enchevêtrement massif de poids et de jetons?
Un nouveau document de recherche intitulé «Le quantum LLM»Propose une idée audacieuse: peut-être que nous pouvons donner un sens aux LLM en empruntant le langage de la mécanique quantique. Non pas parce que les LLM sont littéralement des systèmes quantiques, mais parce que leur comportement sémantique peut être mieux modélisé en utilisant des concepts comme la superposition, les fonctions d’onde et les champs de jauge – les mêmes outils que les physiciens utilisent pour décrire les particules et les états d’énergie.
Un nouvel objectif sur le sens
La motivation est simple. Les LLM sont coûteuses à construire, difficiles à interpréter et à opérer dans des espaces de grande dimension que nous avons du mal à décrire. La mécanique quantique, en revanche, est pleine de mathématiques sophistiquées conçues pour raisonner sur les états qui ne sont pas clairement une chose ou une autre – un parallèle naturel à la façon dont les LLM mélangent plusieurs significations et interprètent un langage ambigu.
Les chercheurs soutiennent que certaines hypothèses concernant les LLM s’alignent étonnamment bien sur la façon dont les systèmes quantiques sont modélisés. En présentant six principes de base, ils construisent une base théorique pour traiter les représentations sémantiques à l’intérieur d’un LLM comme s’il s’agissait de fonctions d’onde quantique se déplaçant dans un espace complexe.
Les six principes d’inspiration quantique:
- Vocabulaire comme une base complète: Le vocabulaire d’un LLM peut être traité comme un ensemble de vecteurs de base discrets. Tout sens, quelle que soit la nuance, peut être approximé comme une superposition de ces jetons de vocabulaire. Par exemple, la «tristesse profonde» pourrait être composée de «chagrin», de «mélancolie» et de «désespoir» avec des poids différents.
- L’espace sémantique comme un espace complexe Hilbert: Tout comme dans la mécanique quantique, où les États vivent dans des espaces complexes, le modèle propose que l’espace d’intégration de la LLM devrait être étendu pour inclure des dimensions imaginaires. Cela permet à la signification sémantique de transporter non seulement de la magnitude mais une phase – une façon d’encoder des décalages contextuels subtils.
- États sémantiques discrets: Les jetons sont les unités quantiques de sens. Étant donné que les LLM fonctionnent sur des jetons discrets, les états sémantiques peuvent être modélisés comme quantifiés, semblables à la façon dont les niveaux d’énergie fonctionnent en physique. Même lorsque l’espace sémantique se sent continu, il est finalement coupé en unités finies de la taille d’un jeton.
- Évolution de type Schrödinger: L’évolution de la signification à l’intérieur d’un LLM peut être décrite en utilisant une équation de type Schrödinger – ce qui signifie que les états sémantiques coulent et interfèrent les uns avec les autres au fil du temps, tout comme la fonction d’onde d’une particule change à mesure qu’il se déplace dans l’espace.
- Comportement non linéaire via des fonctions potentielles: Pour refléter la non-linéarité réelle dans les LLM (telles que les couches d’attention et les fonctions d’activation), le modèle introduit une équation de Schrödinger non linéaire et des potentiels spéciaux comme le chapeau à double puits ou mexicain. Ceux-ci décrivent comment les mots ambigus s’effondrent en significations uniques à mesure que le contexte est ajouté.
- Champs de charge et de jauge sémantiques: Les mots se voient attribuer une charge sémantique, et leurs interactions sont réglementées par un «champ de jauge» contextuel – un outil mathématique emprunté à la physique pour assurer la cohérence. Ce formalisme permet des interactions à longue portée à travers une phrase tout en gardant un sens global stable.
Les chercheurs envisagent le sens comme une vague qui traverse l’architecture d’un modèle de transformateur. La masse d’un jeton détermine à quel point il est résistant à la modification du contexte. Par exemple, le mot «le» déplace à peine le sens, tandis qu’un mot comme «banque» peut s’incliner dans de nombreuses directions en fonction des indices environnants. Ceci est similaire à la façon dont la masse régit l’inertie en physique.
La fonction d’onde d’une phrase évolue la couche par couche, façonnée par les têtes d’attention, tout comme la trajectoire d’une particule quantique est façonnée par les champs et les forces. Le contexte agit comme un paysage énergétique potentiel, dirigeant doucement la vague sémantique vers une interprétation ou une autre.
Que se passe-t-il quand un mot pourrait signifier deux choses? Le modèle offre une analogie élégante. Au début, le mot se trouve au sommet d’un paysage potentiel – équilibré entre plusieurs significations. Au fur et à mesure que le reste de la phrase se déroule, le contexte pousse la signification dans une vallée ou l’autre, s’effondrer l’ambiguïté dans un état spécifique.
Ceci est représenté mathématiquement par un potentiel à double puits – un concept classique en physique utilisé pour décrire les systèmes qui peuvent s’installer dans l’un des deux états stables. Dans les LLM, cela aide à expliquer comment des mots comme «basse» (poisson ou instrument) se résolvent rapidement en la bonne signification en fonction des indices environnants.
Charge sémantique et interactions à longue portée
La partie la plus intrigante du document est peut-être l’introduction de la charge sémantique – une mesure de l’influence d’un mot porte dans une phrase. Les mots avec un fort sentiment ou une importance ont une charge élevée. Les termes communs ou génériques portent moins.
Pour gérer la façon dont ces charges interagissent à travers une phrase ou une conversation, le modèle emprunte un concept appelé Invariance de jauge de la théorie du champ quantique. Il garantit que la signification sémantique totale reste cohérente, même si les parties individuelles interagissent ou se déplacent. Cela explique également comment les LLM peuvent conserver un sujet cohérent sur de nombreuses couches et jetons.
Les auteurs réinterprétent les intérêts des mots comme des approximations classiques des états quantiques plus profonds. Les mécanismes d’attention deviennent les porteurs de force qui redistribuent le poids sémantique entre les jetons. Au lieu de voir chaque couche isolément, ils suggèrent de traiter les opérations du modèle comme une évolution du temps – chaque étape remodelant la fonction d’onde du sens.
Ils effectuent également une analyse dimensionnelle, attribuant des unités de style physique à des variables comme le temps sémantique, la distance et la charge. Par exemple, l’inertie sémantique mesure à quel point un concept est résistant à être modifié par un nouveau contexte, tandis que la charge sémantique régit son influence pendant la génération.
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Pourquoi tout cela compte
Il ne s’agit pas de prétendre que les LLM sont des ordinateurs quantiques. Il s’agit plutôt d’utiliser la précision et l’abstraction de la mécanique quantique pour mieux décrire ce que font ces modèles de langage – en particulier en ce qui concerne la modélisation de l’ambiguïté, du contexte et du sens à grande échelle.
Plus pratiquement, le papier laisse entendre que les algorithmes d’inspiration quantique pourraient améliorer les LLM à l’avenir. Si ces modèles se comportent vraiment comme des fonctions d’onde sémantique, alors l’informatique quantique pourrait un jour les simuler plus efficacement, voire déverrouiller de nouveaux types de raisonnement.
Même si l’analogie quantique est métaphorique, elle offre une alternative convaincante à l’état d’esprit de la boîte noire qui a dominé l’apprentissage en profondeur. En faisant des hypothèses explicites et en introduisant des variables mesurables comme la charge sémantique et l’inertie, ce cadre pourrait ouvrir la voie à une conception LLM plus interprétable et efficace.
À long terme, la transmission des LLM et de la mécanique quantique pourrait également nous rapprocher de répondre à une question beaucoup plus profonde: pas seulement comment les modèles de langue fonctionnent, mais comment le sens lui-même provient de la structure, de l’interaction et du contexte. Après tout, c’est un mystère qui a longtemps fasciné les physiciens et les linguistes.
