Datawhale干貨

作者：平凡@知乎，諾桑比亞大學，在讀博士

【資料圖】

今天晚上，花了一點兒時間看了兩篇文章：

《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(xiàn)現(xiàn)象。

在機器學習中使用大規(guī)模神經網絡時，由于增加了參數數量、訓練數據或訓練步驟等因素，出現(xiàn)了定性上的新能力和性質，這些能力和性質在小規(guī)模神經網絡中往往是不存在的。

第一篇文章舉了這個例子，每個圖都可以理解為一個任務，橫軸是神經網絡的規(guī)模，而縱軸是準確率，可以理解為模型的性能。

我們拿圖一來看，在10的22次方前，這些模型基本上的性能基本上都很穩(wěn)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，在其他的幾個任務上都表現(xiàn)出類似的特征。

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(xiàn)，當我們訓練用網絡計算同余加法 a+b = ? (mod c) 時，網絡在某個時間突然獲得了 100% 準確率。分析發(fā)現(xiàn)，神經網絡實際上“頓悟”了使用傅立葉變換來計算同余加法！這個算法可以證明是正確的， 反人類直覺的。

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

還有就是我覺得人類現(xiàn)在積累的知識并不少，但是系統(tǒng)的少，零星的多，如果類似ChatGPT這樣的大模型可以拿所有的人類已有知識進行不斷學習的話，我覺得有很大概率會讓它涌現(xiàn)出意想不到的能力。

甚至可能把人類的生產力解放提前很多。

參考

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