所谓“涌现”,在大模型领域指的是当模型突破某个规模时，性能显著提升，表现出让人惊艳、意想不到的能力。比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。一般来说，模型在100亿到1000亿参数区间，可能产生能力涌现。但老话说得好“氪不救非，玄不改命”。靠砸钱和运气，只一味把模型做的大大大，也未必能让AI“显灵”。强大的逻辑推理是大
不同类型的任务,在In Context Learning方面,模型多大才具备涌现能力,这跟具体的任务有一定的绑定关系。例如:图表第一行的3位数加法任务,模型只要达到 13B(130亿参数),就可以具备涌现能力,但是对倒数第二行的 Word in Context Benchmark任务而言,目前证明,只有540B 大小的模型才可以做到这点。我们只能说,就In Conte...
从上图可以看出,无论是数学问题、符号推理问题,CoT 都具备涌现能力。 除此之外,其他任务也有涌现能力,如上图所示的数学多位数加法、命令理解等。 三、LLM模型规模和涌现能力的关系 可以看出,涌现能力和模型的规模大小有一定的关联关系 ,那么,我们的问题是,具体而言,两者是怎样的关系呢? 我们分头来看,先看下In Co...
由于观察到大型语言模型（LLMs），如GPT、PaLM 和 LaMDA展现出所谓的“涌现能力”，涌现的概念在机器学习中引起了极大关注。涌现一词甚至出现在AI大模型从业人员的日常用语之中。对“LLMs的涌现能力”的清晰定义是：“小模型中不存在的能力，但在大模型中存在的能力；因此，无法通过简单地对小规模模型的性能改进来...
由于观察到大型语言模型(LLMs),如GPT、PaLM 和 LaMDA展现出所谓的“涌现能力”,涌现的概念在机器学习中引起了极大关注。 涌现一词甚至出现在AI大模型从业人员的日常用语之中。 对“LLMs的涌现能力”的清晰定义是:“小模型中不存在的能力,但在大模型中存在的能力;因此,无法通过简单地对小规模模型的性能改进来进行...
一个图像分类任务的结果如下,从左至右:在MMLU上发表的涌现能力结果;线性指标显示无涌现能力;新定义了非线性指标“产生”了涌现能力: 通过这些实验,表明涌现能力在不同的指标或更好的统计方法下会消失,可能涌现能力并非是大规模模型才拥有的基本属性。 总结 ...
涌现能力大概可以分为两种:通过提示就可以激发的涌现能力和使用经过特殊设计的prompt激发出的新的能力。 基于普通提示的涌现能力 通过prompt 激发大模型能力的方法最早在GPT3[5]的论文中提出提示范式的部分加以介绍:给定一个提示(例如一段自然语言指令),模型能够在不更新参数的情况下给出回复。在此基础上,Brown等在同...
大模型涌现能力通俗解释 大模型地涌现能力，听起来是不是有点像科幻电影里的超智能机器突然具备了我们预想不到的能力？这个概念虽然听上去神秘，但背后的原理并不复杂。你可以把它想象成一台巨大的电脑它能从海量的数据中学习、发现规律最终展现出超出我们预期的智慧。大模型，指地就是像GPT这样的人工智能，它们被...
涌现能力不仅停留在理论层面，更已深深渗透至我们生活的方方面面。在教育领域，涌现能力正引领着个性化教学的革命。以Coursera的AI助教为例（注：此为虚构案例，用于增强文章说服力），它利用上下文学习能力，根据数百万学生的学习行为和成绩数据，精准识别学生的学习难点和兴趣点，从而提供定制化的学习建议和反馈。据研究...
涌现能力是指模型在未经过特定任务训练的情况下,能够快速适应并表现出超越基础能力的性能。这种能力的出现源于LLM的规模和复杂度。随着规模的扩大,LLM能够处理更复杂的语言模式和知识,从而在各种任务中表现出色。大型语言模型的涌现能力主要源于以下几个方面: 知识获取:LLM在学习过程中能够获取大量的知识,包括语言、科学...