大語(yǔ)言模型中的涌現現象是不是偽科學(xué)？-前沿資訊

Datawhale干貨

作者：平凡@知乎，諾桑比亞大學(xué)，在讀博士

【資料圖】

今天晚上，花了一點(diǎn)兒時(shí)間看了兩篇文章：

《Emergent Abilities of Large Language Models》[1]

《PROGRESS MEASURES FOR GROKKING VIA MECHANISTIC INTERPRETABILITY》[2]

這兩篇講的都是emergent behavior，即涌現現象。

在機器學(xué)習中使用大規模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)，由于增加了參數數量、訓練數據或訓練步驟等因素，出現了定性上的新能力和性質(zhì)，這些能力和性質(zhì)在小規模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中往往是不存在的。

第一篇文章舉了這個(gè)例子，每個(gè)圖都可以理解為一個(gè)任務(wù)，橫軸是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的規模，而縱軸是準確率，可以理解為模型的性能。

我們拿圖一來(lái)看，在10的22次方前，這些模型基本上的性能基本上都很穩定在0附近，而在10的22以后，突然在10的24次方上獲得了很大的性能提升，在其他的幾個(gè)任務(wù)上都表現出類(lèi)似的特征。

第二篇文章更是有趣，我直接把推特一位博主的評論引用在這里：

作者發(fā)現，當我們訓練用網(wǎng)絡(luò )計算同余加法 a+b = ? (mod c) 時(shí)，網(wǎng)絡(luò )在某個(gè)時(shí)間突然獲得了 100% 準確率。分析發(fā)現，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)際上“頓悟”了使用傅立葉變換來(lái)計算同余加法！這個(gè)算法可以證明是正確的， 反人類(lèi)直覺(jué)的。

從這倆例子里面我的感受是，只要數據量足夠且真實(shí)，且模型沒(méi)有硬錯誤的前提下，不斷的訓練說(shuō)不定真的能夠產(chǎn)生一些意想不到的效果。

還有就是我覺(jué)得人類(lèi)現在積累的知識并不少，但是系統的少，零星的多，如果類(lèi)似ChatGPT這樣的大模型可以拿所有的人類(lèi)已有知識進(jìn)行不斷學(xué)習的話(huà)，我覺(jué)得有很大概率會(huì )讓它涌現出意想不到的能力。

甚至可能把人類(lèi)的生產(chǎn)力解放提前很多。

參考

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