Continuous Concept Mixing (CoCoMix) ist eine Technologie zur Generierung und Integration neuer Konzepte im maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz, die 2025 von Forschern von Meta, Korea Institute of Science and Technology und der University of California, San Diego, vorgeschlagen wurde.LLM-Vortraining mit kontinuierlichen KonzeptenDie Technik funktioniert durch die kontinuierliche Mischung mehrerer Konzepte oder Merkmale, um neue Stichproben oder Datenpunkte zu generieren und so die konzeptionellen Fähigkeiten des Modells in der jeweiligen Aufgabe zu erweitern. CoCoMix zielt darauf ab, durch die Mischung verschiedener Konzepte oder Merkmale neue Datenstichproben zu generieren, um die Lern- und Denkfähigkeiten des Modells zu erweitern. Es wird häufig in Bereichen wie unüberwachtem Lernen, generativen Modellen und Transferlernen eingesetzt.

Die Kernidee von CoCoMix besteht darin, kontinuierlich mehrere unterschiedliche Konzepte oder Merkmale zu mischen, d. h. eine lineare oder nichtlineare gewichtete Kombination der ursprünglichen Konzepte oder Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs durchzuführen, um ein neues, zusammengesetztes Konzept zu generieren. Dieses Mischen ist nicht auf einfaches Mitteln beschränkt, sondern kann durch einige mathematische Transformationen (wie Interpolation, nichtlineare Kombination usw.) neue Datenproben erstellen.

Vorteile von CoCoMix:
• Verbesserte Generalisierung: Durch das Mischen mehrerer Konzepte trägt CoCoMix dazu bei, vielfältigere Datenstichproben zu erstellen und so die Leistung des Modells bei unbekannten Daten zu verbessern.
• Verbesserte Innovation und Vielfalt: Bei generativen Aufgaben können Konzeptmischungstechniken neue, bisher unbekannte Konzepte oder Datenpunkte schaffen und so Kreativität und Vielfalt steigern.
• Umgang mit komplexen Aufgaben: CoCoMix eignet sich besonders für komplexe Aufgaben, die Interaktionen zwischen mehreren Konzepten oder Funktionen erfordern, und kann dem Modell helfen, Informationen über mehrere Dimensionen hinweg zu verstehen und zu kombinieren.