本文主要是介绍大模型/LLM的涌现能力，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
新浪张俊林–中国人工智能学会演讲
文章目录
- 什么是大模型的涌现能力
- LLM表现的涌现能力
- 1. In Context Learning -- 情景学习
- 2. CoT
- 3. 其他涌现能力
- LLM模型规模和涌现能力的关系
- 模型训练中的顿悟现象：Grokking
- LLM涌现能力的可能原因
什么是大模型的涌现能力
涌现： 许多小实体相互作用产生了大实体，大实体展现了组成它的小实体所不具有的特性
大语言模型的规模效应：下游任务表现-伸缩法则&&涌现能力
左侧任务：随着参数规模增大，知识的增长，效果越来越好
右侧任务：涌现能力的一种体现，在参数规模小的时候体现一种随机性，看不出来有没有效果。大部分是由多步构成的一个复杂任务
随着模型推大，效果一开始下降，当规模再增大时会上升，原因未知，但是这类任务加入COT就会转化为伸缩法则，效果持续上升。
大模型的涌现，很多任务在小规模上不能实现，但是大规模上能做。因此在当前不能做的任务，为了验证，只需要推大模型。
LLM表现的涌现能力
1. In Context Learning – 情景学习
给LLM几个示例，不需要调整模型参数，LLM就可以解决某个领域的问题。
在不同任务上的应用。
2. CoT
3. 其他涌现能力
LLM模型规模和涌现能力的关系
模型规模和涌现能力的关系： In Context Learning
与具体任务/具体模型有关：某些任务13B规模即可，有些任务需要540B，大部分需要达到70B
模型规模和涌现能力的关系： CoT等其他涌现能力
尝试做小模型？
模型训练中的顿悟现象：Grokking
Grokking：训练数据较少的某些数学任务（取余问题），训练过程三阶段（记忆期、平台期、泛化期）
LLM涌现能力的可能原因
这篇关于大模型/LLM的涌现能力的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
