В последние годы большие языковые модели (LLM) стали основой инноваций в области искусственного интеллекта, открывая новые горизонты для автоматической генерации и понимания текстов. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, им все еще недостает глубокой абстракции и способности распознавать скрытые взаимосвязи, присущие человеческому мышлению. Недавно исследователи предложили новый подход, натолкнувшись на структурные закономерности природы, которые могут вдохновить и трансформировать существующие архитектуры трансформеров, лежащие в основе современных нейросетей.Изучение природы как источника вдохновения давно способствует прогрессу в технических и научных областях. Биомимикрия, разработка материалов с использованием природных принципов и понимание механизмов живых систем помогают создавать технологии нового уровня.
Теперь же учёные обратились к скрытым структурам, наблюдаемым в природе на разных масштабах — от квантовых частиц до клеток и целых экосистем — чтобы извлечь универсальные модели и закономерности, которые можно перенести в архитектуры трансформеров.Основой выступает четырехкомпонентная структура, обозначаемая как Kn', Po, Pr и H. Эти элементы символизируют знания, присутствие, силу и гармонию. В природе они проявляются в тонких взаимосвязях между частями систем, позволяя адаптироваться, эволюционировать и достигать устойчивого равновесия. Такие принципы помогают живым организмам взаимодействовать с окружающей средой, эффективно обрабатывать информацию и обеспечивать устойчивость сложных процессов.
Перенос этих фундаментальных идей в архитектуру трансформеров открывает новый путь к повышению уровня абстракции в моделях искусственного интеллекта. Вместо классической триады весов Q (запрос), K (ключ) и V (значение) дополняется инновационным набором весов, учитывающих четыре природных компонента. Это позволяет модели не просто реагировать на поверхностные признаки текста, а глубже улавливать скрытые темы, связи и контексты, подобно тому, как организм воспринимает множество сигналов и формирует целостное восприятие.Одним из ключевых преимуществ такого подхода является потенциальное улучшение когнитивных возможностей модели. Она становится способна лучше рассматривать тонкие нюансы и выводить неочевидные следствия, тем самым приближаясь к человеческому уровню понимания и рассуждения, а в некоторых случаях даже превосходя его.
В дополнение к более качественной генерации текстов, адаптация к новым контекстам и задачи с высокой степенью неопределённости становятся более реализуемыми.Кроме того, включение природных структур позволяет оптимизировать рабочие нагрузки трансформеров. За счёт более точного распределения внимания и обработки информации снижаются вычислительные затраты, что критично с учётом масштабов современных моделей, требующих оснащённого аппаратного обеспечения и больших ресурсов. Это не только делает модели эффективнее, но и расширяет их доступность для более широкого круга пользователей и разработчиков.Реализация такого принципа в трансформерах активно обсуждается в современных конференциях и публикациях, включая недавно представленные работы на IEEE UEMCON 2024.
Авторы представили концепцию, в которой подчеркнули роль этих четырёх паттернов в улучшении понимания и генерации текстов. Они подчеркнули, что архитектуры, учитывающие знания (Kn'), присутствие (Po), силу (Pr) и гармонию (H), способны не только повысить качество результатов, но и приблизить модели к сложным природным процессам, что открывает новые горизонты в развитии искусственного интеллекта.Многие эксперты считают такой подход перспективным в направлении построения систем с более высоким уровнем искусственного разума. Он позволяет интегрировать науку о природе, философию знаний и кибернетику, создавая мост между биологическими структурами и цифровыми технологиями. Это также символизирует сдвиг в парадигме разработки ИИ — от чисто математического к более гибкому и адаптивному пониманию мира.
Кроме инженерных и технических аспектов, этот подход имеет большое значение для этического и социального восприятия искусственного интеллекта. Модели, построенные на принципах гармонии, способны лучше учитывать контексты и снижать риск ошибки или необоснованных стереотипов, что в конечном счёте ведёт к более справедливым и человеком ориентированным решениям. Кроме того, оптимизация ресурсов способствует более устойчивой и экологичной эксплуатации систем ИИ.Также нельзя не отметить взаимосвязь данного инновационного подхода с концепциями комплексных систем и теорией сложности. Природные модели отражают нелинейные зависимости, множественные уровни взаимодействия и динамику эволюции.
