Grands modèles du monde: Cas d'utilisation & Exemples
Malgré les progrès des grands modèles de langage, l'intelligence artificielle reste limitée dans sa capacité à comprendre et à interagir avec le monde physique en raison des contraintes des représentations textuelles.
Les grands modèles du monde comblent cette lacune en intégrant des données multimodales pour raisonner sur les actions, modéliser la dynamique du monde réel et prédire les changements environnementaux.
Découvrez ce que sont les grands modèles du monde, comment ils diffèrent des autres approches, leurs principaux cas d'utilisation, des exemples concrets et les défis liés à leur construction.
Qu'est-ce qu'un grand modèle du monde ?
Un grand modèle du monde (LWM) est une classe avancée de modèles d'intelligence artificielle qui vont au-delà de l'orientation textuelle des grands modèles de langage (LLMs). Alors que les LLMs apprennent des motifs à partir de séquences linguistiques, les LWMs sont conçus pour intégrer et traiter des données multimodales à travers les dimensions spatiales, temporelles et physiques.
Ces modèles visent à représenter le monde réel en incorporant du texte, des images, de l'audio, des signaux de capteurs, des séquences vidéo et des environnements interactifs.
Les LWMs sont souvent décrits comme un pas de plus vers la création de systèmes d'IA capables de comprendre et d'interagir avec le monde physique, offrant des capacités telles que le raisonnement spatial, la compréhension vidéo à long terme et la capacité de prédire la dynamique dans des environnements complexes.
Figure 1 : Un exemple de grand modèle du monde capable de répondre à des questions dans des vidéos YouTube.1
Architecture des grands modèles du monde
- Inférence des préconditions et des effets : Une fonctionnalité centrale, informée par des recherches récentes, est la modélisation explicite de ce qui doit être vrai avant une action (précondition) et des changements qui surviennent après (effet).2
- Appariement de l'état sémantique : Les LWMs utilisent des modules qui alignent les préconditions et les effets déduits avec les états mondiaux actuels, permettant la prédiction d'actions valides et de transitions d'état.
- Modèles génératifs : Ils génèrent des vidéos, simulent des environnements et prédisent la dynamique dans des séquences vidéo étendues et des environnements réels.
- Évolutivité : L'entraînement repose sur des données réelles et des environnements d'entraînement diversifiés illimités, y compris des simulations synthétiques.
Des techniques émergentes, telles que les champs de rayons neuronaux (NeRFs), le splatting gaussien et les mécanismes d'attention en anneau, sont utilisées pour améliorer la capacité à gérer de longues séquences et des interactions dynamiques.
En quoi est-ce différent des modèles de fondation du monde et des autres modèles du monde ?
- Modèles de fondation du monde se concentrent sur la fourniture d'une colonne vertébrale à usage général pour raisonner sur le monde. Cependant, ils sont souvent plus proches du paradigme LLM, mettant l'accent sur la représentation symbolique et sémantique des connaissances humaines.
- Modèles du monde dans l'apprentissage par renforcement ou la robotique modélisent généralement des environnements spécifiques pour entraîner des agents autonomes, souvent limités à des outils de simulation ou à des tâches étroites.
- Grands modèles du monde : Vont au-delà en modélisant de longues séquences d'actions, en prédisant la dynamique et en intégrant des entrées multimodales. Les LWMs mettent l'accent sur le raisonnement précondition-effet, ce qui leur permet de répondre à des questions telles que « Cette action est-elle valide maintenant ? » et « Que se passe-t-il si je fais cela ? », des capacités souvent absentes dans d'autres modèles.
En bref, les modèles de fondation du monde fournissent une ligne de base, tandis que les LWMs étendent ces capacités aux systèmes d'IA physiques et aux expériences interactives.
Perspectives des chercheurs sur les grands modèles du monde
Selon les recherches sur les grands modèles du monde, on peut en déduire qu'il s'agit d'un simulateur interne à usage général qui utilise des représentations abstraites pour prédire et évaluer les états futurs dans des environnements ouverts.
Il se distingue à la fois des petits modèles du monde spécifiques à une tâche et des grandes simulations purement interactives. Son but n'est pas de rendre le monde, mais de raisonner à son sujet avant d'agir.
Voici quelques-unes des conclusions clés :
- Premièrement, l'échelle seule ne suffit pas. De grands environnements ou des simulations complexes ne produisent pas automatiquement de grands modèles du monde, et des systèmes plus petits peuvent toujours être qualifiés de modèles du monde lorsqu'ils capturent l'évolution des environnements. Ce qui compte, c'est la capacité de généraliser à travers les tâches et les domaines, et non la taille brute.
- Deuxièmement, les grands modèles du monde reposent sur l'abstraction. Les détails sensoriels bruts sont souvent trop fragiles pour la planification générale, de sorte que ces modèles fonctionnent sur des représentations conceptuelles compressées qui préservent ce qui est pertinent pour le raisonnement dans différents contextes.
- Troisièmement, les grands modèles du monde changent le rôle des modèles de langage. Au lieu de générer uniquement des actions ou du texte, les modèles de langage agissent comme des simulateurs internes qui prédisent comment le monde pourrait répondre à des actions hypothétiques, permettant la délibération plutôt que la réaction.
- Enfin, les grands modèles du monde redéfinissent la planification. La planification devient un processus de simulation des futurs possibles, de comparaison des résultats et de sélection des actions en fonction des conséquences attendues, rapprochant le raisonnement de l'IA de la prise de décision humaine.
PoE-World
L'article PoE-World3 aborde les modèles du monde comme des modèles explicites de la dynamique de l'environnement qui soutiennent la planification et le contrôle. L'article traite un modèle du monde comme quelque chose qui prédit comment l'environnement change en réponse aux actions. Sa préoccupation centrale n'est pas l'échelle, mais la structure : comment représenter le monde d'une manière qui soutient la généralisation et le raisonnement à long terme.
Au lieu de s'appuyer sur un seul grand réseau neuronal, les auteurs soutiennent que les modèles du monde devraient être compositionnels. Ils proposent de construire le modèle du monde à partir de plusieurs experts plus petits et programmatiques, chacun étant responsable d'un facteur spécifique de l'environnement, tel que le mouvement des objets ou les interactions. Ces experts sont combinés mathématiquement pour produire des prévisions globales des états futurs.
Le papier est prudent à l'égard des grands modèles neuronaux du monde de bout en bout. Il suggère que l'augmentation de la taille du modèle seule ne résout pas des problèmes tels que l'interprétabilité ou le raisonnement systématique. À leur avis, la structure et la modularité comptent plus que le nombre de paramètres.
Points clés
- Définit un modèle du monde comme un prédicteur d'observations futures étant donné les observations et les actions passées.
- Met l'accent sur la structure compositionnelle et symbolique plutôt que sur les grands réseaux neuronaux.
- Utilise plusieurs petits experts combinés en un seul modèle prédictif.
- Soutient que les grands modèles du monde monolithiques luttent avec le raisonnement à long terme et compositionnel.
- Se concentre sur la planification et le contrôle dans des environnements contraints plutôt que dans des paramètres ouverts.
LatticeWorld
LatticeWorld4 utilise le terme modèle du monde dans un sens différent. Dans ce papier, un modèle du monde est principalement un environnement virtuel interactif à grande échelle plutôt qu'un modèle prédictif appris. L'accent est mis sur la création de mondes 3D détaillés et explorables pour l'interaction, la simulation et la génération de données.
L'article traite les modèles du monde comme des environnements externes avec lesquels des agents ou des humains peuvent interagir. Ces environnements incluent le terrain, les objets, la physique et plusieurs agents, et sont conçus pour ressembler étroitement aux environnements réels afin de réduire l'écart entre la simulation et la réalité. L'accent est mis sur le réalisme et l'interactivité, et non sur la prédiction interne des états futurs.
Les grands modèles de langage jouent un rôle de soutien. Ils sont utilisés pour traduire le texte et les instructions visuelles en représentations symboliques qui définissent les dispositions et les configurations de la scène. Le comportement réel du monde, y compris la physique et les interactions, est géré par un moteur de jeu plutôt que par un modèle du monde appris.
Points clés
- Utilise le terme « modèle du monde » pour désigner un environnement simulé interactif et haute fidélité.
- Se concentre sur la génération de monde plutôt que sur l'apprentissage de la dynamique de l'environnement.
- Traite les modèles du monde comme des sources de données et d'interaction plutôt que comme des outils de raisonnement.
- Utilise des LLMs pour la disposition de la scène et la génération de configuration, et non pour la prédiction ou la planification.
- Ne modélise pas les transitions d'état ou les futurs contrefactuels en interne.
SIMURA
SIMURA5 place les modèles du monde au centre du comportement intelligent. Il définit un modèle du monde comme un simulateur interne qu'un agent utilise pour imaginer les états futurs avant d'agir. Le papier oppose explicitement cela au raisonnement autorégressif token par token, qu'il soutient manquer de prévoyance et de capacité à effectuer une évaluation contrefactuelle.
Dans ce cadre, le modèle du monde prédit comment l'environnement répondra aux actions candidates. Ces prédictions sont ensuite évaluées par rapport aux objectifs de l'agent, lui permettant de choisir des actions en fonction des résultats simulés plutôt que des réponses immédiates. Le modèle du monde est donc le mécanisme qui permet la planification.
Ce qui distingue SIMURA, c'est son échelle et sa généralité. Le modèle du monde est mis en œuvre à l'aide de grands modèles de langage et fonctionne dans des environnements ouverts tels que le web. Les états du monde sont représentés en langage naturel, ce qui permet l'abstraction et le transfert entre les tâches sans réentraîner de modèles séparés pour chaque environnement.
Points clés
- Définit un modèle du monde comme un simulateur interne utilisé pour la planification et la prise de décision.
- Utilise des modèles du monde pour évaluer les futurs contrefactuels avant d'agir.
- Met en œuvre le modèle du monde en utilisant des grands modèles de langage.
- Représente les états et les transitions du monde en langage naturel plutôt que dans des embeddings continus.
- Cible des environnements généraux et ouverts plutôt que des tâches étroites.
Cas d'utilisation des grands modèles du monde
Santé
Les LWMs dans le domaine de la santé peuvent intégrer les dossiers des patients, les données génomiques et les biométries en temps réel avec des entrées environnementales. En modélisant les interactions entre ces ensembles de données, ils peuvent soutenir des traitements personnalisés, prédire les risques pour la santé plus tôt et guider la prise de décision chirurgicale avec une analyse en temps réel.
Urbanisme et villes intelligentes
En analysant les flux de trafic, la consommation d'énergie et les données environnementales, les LWMs peuvent simuler des interventions à l'échelle de la ville. Par exemple, ils peuvent prédire comment les nouveaux projets d'infrastructure impactent la pollution, la mobilité ou la demande énergétique, permettant des décisions éclairées dans des environnements complexes.
Robotique et systèmes autonomes
Pour les véhicules autonomes et les robots, les LWMs offrent une compréhension plus approfondie des propriétés spatiales et des interactions d'objets. Ils soutiennent l'entraînement dans des environnements d'entraînement diversifiés et des conditions réelles, permettant aux machines autonomes de naviguer plus en toute sécurité et de manière adaptative.
Éducation et formation
Les LWMs peuvent générer des expériences interactives et des mondes virtuels réalistes pour la formation aux compétences. Dans des domaines tels que l'aviation ou la médecine, les LWMs peuvent simuler des scénarios à haut risque, permettant aux apprenants de s'entraîner dans des environnements virtuels sûrs mais réalistes.
Surveillance environnementale
Les LWMs traitent les données satellitaires, les flux de capteurs et de longues séquences d'informations environnementales pour prédire la dynamique climatique. Cela permet aux parties prenantes d'optimiser l'utilisation des ressources, de suivre les impacts de la déforestation ou de modéliser des scénarios de catastrophe.
Jeux vidéo et divertissement
Avec la capacité de générer des vidéos et des simulations immersives à partir d'une seule image d'invite ou d'une description linguistique, les LWMs ouvrent des possibilités pour des expériences interactives dans les jeux vidéo, la RA et la RV. Leur capacité à créer des séquences vidéo de millions de longueurs offre un bond en avant en termes de réalisme et de créativité.
Ajouter comme source préféréeExemples concrets de grands modèles du monde
Marble : Un modèle du monde multimodal
Marble6 est un modèle du monde multimodal développé par World Labs. Il est conçu pour créer des mondes 3D persistants et haute fidélité qui peuvent être générés, modifiés et explorés de manière interactive en utilisant une variété d'entrées.
Fonctionnalités clés
- Génération de monde multimodal : Marble peut générer des environnements 3D complets à partir d'invites de texte, d'images, de vidéos ou de dispositions 3D.
- Édition et expansion interactives : Une fois un environnement créé, Marble fournit des outils pour l'édition et son expansion. Les utilisateurs peuvent affiner les éléments du monde, modifier les dispositions et itérer sur les conceptions.
- Mondes 3D persistants : Les mondes créés par Marble maintiennent la cohérence spatiale et peuvent être revisités, itérés ou composés avec d'autres mondes générés.
- Fonctionnalités d'exportation : Marble permet aux utilisateurs d'exporter des mondes générés dans plusieurs formats, y compris des splats gaussiens, des maillages et des vidéos. Ces sorties sont utilisables dans d'autres outils, flux de travail et applications en aval au-delà de l'interface Marble elle-même.
Voir la vidéo ci-dessous pour un exemple de génération de texte vers vidéo :
Genie 3 : Un modèle du monde photoréaliste en temps réel pour les environnements interactifs
Google DeepMind a présenté Genie 37 comme un modèle du monde à usage général capable de générer des environnements interactifs et photoréalistes à partir d'invites de texte.
Contrairement aux modèles génératifs antérieurs qui produisent des scènes statiques ou de courts clips vidéo, Genie 3 simule des mondes qui peuvent être explorés et interagi en temps réel, marquant une étape majeure en avant dans la modélisation de l'environnement pour l'IA incarnée.
Le modèle est conçu pour aider les systèmes d'IA à comprendre comment fonctionne le monde en leur permettant de vivre, d'agir et d'observer les conséquences des actions dans des environnements dynamiques. Cela positionne Genie 3 comme une capacité fondamentale pour entraîner des agents qui doivent raisonner, planifier et s'adapter dans des environnements complexes.
La vidéo ci-dessous montre comment Genie peut modéliser le monde physique et créer des sorties en utilisant des invites d'environnement et de personnage :
Capacités clés
- Simulation de monde en temps réel : Genie 3 génère des environnements qui fonctionnent à environ 20–24 images par seconde, permettant une interaction continue plutôt que des séquences pré-générées.
- Contrôle interactif : Les mondes générés sont entièrement navigables. Les humains ou les agents d'IA peuvent se déplacer dans les environnements et interagir avec eux, le modèle simulant comment le monde répond à ces actions.
- Rendu photoréaliste : Les mondes sont produits en résolution 720p avec une haute fidélité visuelle, capturant des textures réalistes, un éclairage et des détails environnementaux.
- Cohérence et mémoire du monde : Genie 3 maintient une cohérence interne dans le temps. Lorsque les utilisateurs revisitent des endroits déjà vus, le modèle se souvient et reconstruit les détails précédents plutôt que de les générer à nouveau.
- Plausibilité physique : Les environnements reflètent la structure et la dynamique du monde réel, permettant au modèle de simuler des paysages et des paramètres naturels d'une manière qui soutient une exploration intuitive.
Limites de Genie 3
- Plage d'actions limitée : Genie 3 prend actuellement en charge un ensemble restreint d'interactions. Bien que les utilisateurs puissent naviguer dans les environnements et déclencher certains changements via des invites de texte, les agents ne peuvent pas encore effectuer un ensemble large ou entièrement autonome d'actions dans le monde.
- Dynamiques multi-agents basiques : Le modèle est limité à simuler des interactions complexes entre plusieurs agents indépendants. Une coordination réaliste, une compétition ou un comportement émergent entre plusieurs agents reste un défi de recherche ouvert.
- Pas de précision réelle précise : Genie 3 ne produit pas de reconstructions entièrement précises d'emplacements réels spécifiques. Bien que les environnements semblent réalistes, ils doivent être compris comme des simulations plausibles plutôt que des jumeaux numériques précis.
- Limites du rendu de texte : Le texte dans les environnements (tel que les panneaux ou les étiquettes écrites) n'est pas généré de manière fiable sauf s'il est explicitement spécifié dans l'invite, et même alors, peut être imparfait.
Decart
Le travail de Decart sur les grands modèles du monde (LWMs) couvre à la fois les expériences grand public et l'infrastructure d'entreprise.
Sa plateforme Oasis permet aux utilisateurs de générer et d'explorer des mondes virtuels adaptatifs avec des vidéos en temps réel et des fonctionnalités interactives qui évoluent en réponse aux entrées des utilisateurs. Souvent comparé à Minecraft, Oasis a attiré des millions d'utilisateurs pour ses expériences audio-visuelles dynamiques.
Pour les entreprises, Decart fournit un outil d'optimisation GPU qui améliore l'efficacité pendant l'entraînement et l'inférence. Cette solution accélère le développement de modèles, réduit les coûts de déploiement et permet aux entreprises de mettre à l'échelle les applications d'IA de manière plus abordable.8
Défis et comment les atténuer
Malgré leur promesse, les LWMs font face à plusieurs défis :
- Complexité des données : L'entraînement nécessite d'énormes ensembles de données multimodales couvrant la vidéo, l'audio, les capteurs et les séquences linguistiques. L'atténuation implique de combiner la génération de données synthétiques avec un fine-tuning sur des données réelles.
- Intensité de calcul : La gestion de longues séquences et la compréhension vidéo nécessitent une puissance de calcul extensive. Des techniques comme l'attention en anneau et des longueurs de séquence optimisées sont en cours de développement pour rendre l'entraînement plus efficace.
- Biais et sécurité : L'intégration des connaissances humaines et des données réelles soulève des risques de biais ou de mauvaise utilisation. Un entraînement minutieux du modèle, une évaluation sur de nouveaux benchmarks et une surveillance éthique sont essentiels.
- Vie privée : Les environnements réels incluent souvent des informations personnelles et sensibles. Un entraînement respectueux de la vie privée et des cadres de gouvernance clairs sont nécessaires.
Perspectives d'avenir
Les grands modèles du monde représentent un changement de paradigme dans l'intelligence artificielle. Ils ne sont pas de simples versions plus grandes des modèles existants, mais introduisent la capacité d'apprendre à partir d'environnements réels, de générer des vidéos conscientes de la physique et de permettre aux machines autonomes d'agir dans des environnements dynamiques.
À mesure que la technologie mûrit, les LWMs sont susceptibles de former l'épine dorsale des systèmes d'IA physiques qui font le pont entre les expériences virtuelles et réelles, soutenant à la fois des applications industrielles spécialisées et des expériences interactives destinées aux consommateurs.
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