論文の概要: The Future of AI: Exploring the Potential of Large Concept Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05487v1
- Date: Wed, 08 Jan 2025 18:18:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:27:45.645273
- Title: The Future of AI: Exploring the Potential of Large Concept Models
- Title（参考訳）: AIの未来 - 大規模概念モデルの可能性を探る
- Authors: Hussain Ahmad, Diksha Goel,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIは、Large Language Models (LLMs) という用語が日常のユビキタスな部分となったことで、重要な時代となった。
LLMは、テキスト要約、コード生成、クリエイティブな書き込みといったタスクにおいて、例外的な機能を示してきた。
これらの制限に対処するため、MetaはLarge Concept Models (LCM)を導入した。
LCMは概念を理解の基本単位として使用し、より洗練された意味論的推論と文脈対応の意思決定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
- License:
- Abstract: The field of Artificial Intelligence (AI) continues to drive transformative innovations, with significant progress in conversational interfaces, autonomous vehicles, and intelligent content creation. Since the launch of ChatGPT in late 2022, the rise of Generative AI has marked a pivotal era, with the term Large Language Models (LLMs) becoming a ubiquitous part of daily life. LLMs have demonstrated exceptional capabilities in tasks such as text summarization, code generation, and creative writing. However, these models are inherently limited by their token-level processing, which restricts their ability to perform abstract reasoning, conceptual understanding, and efficient generation of long-form content. To address these limitations, Meta has introduced Large Concept Models (LCMs), representing a significant shift from traditional token-based frameworks. LCMs use concepts as foundational units of understanding, enabling more sophisticated semantic reasoning and context-aware decision-making. Given the limited academic research on this emerging technology, our study aims to bridge the knowledge gap by collecting, analyzing, and synthesizing existing grey literature to provide a comprehensive understanding of LCMs. Specifically, we (i) identify and describe the features that distinguish LCMs from LLMs, (ii) explore potential applications of LCMs across multiple domains, and (iii) propose future research directions and practical strategies to advance LCM development and adoption.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の分野は、会話インターフェース、自動運転車、インテリジェントコンテンツ生成において大きな進歩を遂げ、変革的なイノベーションを推進し続けている。
2022年末にChatGPTがローンチされて以来、ジェネレーティブAIの台頭は重要な時代となり、Large Language Models (LLMs) という用語は日常生活のユビキタスな部分となった。
LLMは、テキスト要約、コード生成、クリエイティブな書き込みといったタスクにおいて、例外的な機能を示してきた。
しかし、これらのモデルは本質的にトークンレベルの処理によって制限されており、抽象的推論、概念的理解、長文コンテンツの効率的な生成を行う能力を制限する。
これらの制限に対処するため、MetaはLarge Concept Models (LCM)を導入した。
LCMは概念を理解の基本単位として使用し、より洗練された意味論的推論と文脈対応の意思決定を可能にする。
本研究は, この新興技術に関する限られた学術研究を踏まえ, 既存のグレー文学の収集, 分析, 合成により, 知識ギャップを橋渡しし, LCMの包括的理解を提供することを目的としている。
具体的には
一 LCM と LLM を区別する特徴を識別し、記述すること。
(二)複数の領域にまたがるLCMの応用の可能性を探り、
三 将来のLCM開発及び採用を進めるための研究の方向性及び実践的戦略を提案する。
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