大语言模型中的涌现现象是不是伪科学?

Datawhale

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 · 2023-03-11

 Datawhale干货 

作者:平凡@知乎,诺桑比亚大学 ,在读博士

今天晚上,花了一点儿时间看了两篇文章:

《Emergent Abilities of Large Language Models》[1]

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

这两篇讲的都是emergent behavior,即涌现现象

大规模神经网络下的涌现现象

在机器学习中使用大规模神经网络时,由于增加了参数数量、训练数据或训练步骤等因素,出现了定性上的新能力和性质,这些能力和性质在小规模神经网络中往往是不存在的。

第一篇文章举了这个例子,每个图都可以理解为一个任务,横轴是神经网络的规模,而纵轴是准确率,可以理解为模型的性能。

我们拿图一来看,在10的22次方前,这些模型基本上的性能基本上都很稳定在0附近,而在10的22以后,突然在10的24次方上获得了很大的性能提升,在其他的几个任务上都表现出类似的特征。

意想不到的效果

第二篇文章更是有趣,我直接把推特一位博主的评论引用在这里:

作者发现,当我们训练用网络计算同余加法 a+b = ? (mod c) 时,网络在某个时间突然获得了 100% 准确率。分析发现,神经网络实际上“顿悟”了使用傅立叶变换来计算同余加法!这个算法可以证明是正确的, 反人类直觉的。

从这俩例子里面我的感受是,只要数据量足够且真实,且模型没有硬错误的前提下,不断的训练说不定真的能够产生一些意想不到的效果。

还有就是我觉得人类现在积累的知识并不少,但是系统的少,零星的多,如果类似ChatGPT这样的大模型可以拿所有的人类已有知识进行不断学习的话,我觉得有很大概率会让它涌现出意想不到的能力。

甚至可能把人类的生产力解放提前很多。

参考 

1.https://arxiv.org/pdf/2206.07682.pdf 
2.https://arxiv.org/pdf/2301.05217.pdf

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