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【摘要】

本文探讨大语言模型中一个出人意料的现象——涌现能力。研究发现，某些能力在较小模型中不存在，但在较大模型中出现，这种现象无法仅通过小模型性能预测来解释。这可能意味着未来更大的模型会获得新的涌现能力。

1. 引言

近年来，语言模型彻底改变了自然语言处理（NLP）。研究表明，增加语言模型的规模（如训练计算量、参数数量等）可以显著提高其在各种下游NLP任务上的性能和效率。然而，某些任务的性能并不会随着规模的增加而持续提升，这使得预测性能变得复杂。

2. 涌现能力的定义

涌现被定义为系统中的定量变化导致行为上的定性变化。本文研究了模型规模对语言模型能力的影响，尺度分别表示为训练计算量和参数数量。作者定义了大语言模型的涌现能力，即这些能力在较小规模模型中不存在，而在较大规模模型中出现。

3. 微调提示能力

涌现能力的一个例子是在微调提示中展示的能力。展示了一组语言模型在不同规模下的性能曲线，发现当模型达到某个临界规模时，其性能从随机水平跃升至显著高于随机水平。

4. 增强提示策略

除了微调提示外，还有许多增强提示策略也被发现具有涌现能力。例如，程序执行、记忆插件等。

5. 讨论

涌现能力表明，模型规模的增加可以带来新的能力。虽然许多任务已经得到很好的解决，但仍然有许多任务尚未被大模型解决。此外，增强某些提示策略（如链式思考）的能力也随着模型规模的增加而出现。

6. 潜在解释

尽管有许多涌现能力的例子，但目前还没有令人信服的解释说明这些能力为什么会出现。可能的原因包括模型需要达到一定程度的深度或参数量以支持复杂任务等。

7. 超出规模的策略

模型规模并非唯一影响涌现能力的因素。通过改进架构、提高质量的数据和优化训练方法，较小的模型也可能获得某些能力。例如，PaLM在某些任务上的表现优于GPT-3。

8. 另一种观点

除了基于规模的观点外，还可以从其他角度研究涌现能力，例如WikiText103困惑度与性能的关系。

9. 潜在风险

随着模型规模的增加，可能会出现新的风险，包括社会风险（如真实性、偏见和毒性问题）。

10. 社会变革

除了模型能力的讨论外，作者还探讨了社会层面的变化，即模型规模的增加对语言模型的使用方式产生了影响，从任务特定模型转向通用模型。

11. 未来方向

为了进一步理解涌现能力，未来的研究可以从训练更强大的模型、改进提示技术、探索新任务以及深入理解涌现机制等方面入手。

12. 结论

大语言模型的涌现能力在特定计算规模下才得以观察到，这表明未来研究将关注如何进一步理解这些能力及其潜在机制。

【数据来源】

该论文的数据主要来源于以下几个方面：

1. 预训练模型和大规模语言模型：

   • GPT-3：参数量为175B，训练计算量约为2.25E+20 FLOPs。
   • LaMDA：参数量为137M，训练计算量约为3.30E+18 FLOPs。
   • Gopher：参数量为71B，训练计算量约为7.51E+20 FLOPs。
   • Chinchilla：参数量为70B，训练计算量约为8.47E+21 FLOPs。
   • PaLM：参数量为540B，训练计算量约为2.53E+24 FLOPs。

2. BIG-Bench：

   • 包含超过200个任务，涵盖了多种类型，如常识推理、多语言理解、情感理解、视觉推理等。这些任务用于评估模型的能力，并且在论文中分为了生成任务和分类任务。

3. MMLU（Massively Multi-Task Language Understanding）：

   • 包含57个测试任务，覆盖多个主题，如文科、理科、社会科学等。这些测试用于评估模型在多任务上的泛化能力。

4. 其他模型：

   • Anthropic LM：参数量为12B，训练计算量约为6.12E+22 FLOPs。
   • Flamingo：参数量为80B，训练计算量约为2.53E+24 FLOPs。

总结来说，论文中的数据主要来自于不同的大规模语言模型的训练和测试结果，特别是GPT-3、LaMDA、Gopher、Chinchilla和PaLM等模型在多种任务上的表现。这些模型的参数规模和训练计算量的不同，使得研究人员能够分析不同规模模型在特定任务上的表现差异，从而探讨模型能力的涌现现象。

【模型架构】

这篇论文讨论了大型语言模型中出现的一些不可预测的能力，即所谓的“涌现能力”。这些能力在较小的模型中不存在，但在较大的模型中会出现。论文从以下几个方面进行了总结：

1. 模型架构概述：

   • 论文讨论了大型语言模型在不同领域的涌现能力，这些能力在较小模型中不存在，但在较大的模型中会出现。
   • 作者主要关注的是预训练的Transformer模型，并定义了涌现能力的条件：一个能力在较小模型中不存在，但在较大模型中存在，因而无法仅通过较小模型的性能预测。

2. 涌现能力定义：

   • 作者定义了一个能力是“涌现”的，如果它在较小模型中不存在，但在较大模型中存在。
   • 出现时的能力不能通过简单的性能外推来预测。当可视化为性能随模型规模变化的曲线时，涌现能力的表现会有一个明显的阈值，即在达到某个关键规模之前性能随机，之后性能显著提高。

3. 激发涌现能力的因素：

   • 作者提出了一些可能的原因，解释为什么某些能力会以这种方式涌现。其中包括模型规模、数据规模、模型架构以及训练策略等因素的影响。
   • 例如，某些任务可能需要特定的深度才能解决，更多的参数和训练数据有助于模型更好地记忆和学习世界知识。

4. 不同类型的能力：

   • 作者列举了几种不同类型的涌现能力，包括数学推理、逻辑推理、多模态理解等。
   • 通过具体任务和数据可视化，展示了这些能力在不同模型规模下的表现。

5. 方法和技术：

   • 论文还讨论了不同方法和技术如何影响模型的能力，包括训练策略、数据增强、模型架构优化等。
   • 例如，通过训练大型模型和引入稀疏模型架构（Sparse Mixture-of-Experts），可以更好地利用模型的潜力。

6. 实验结果：

   • 作者通过一系列实验展示了不同任务在不同模型规模下的表现，并通过图表展示了这些能力的涌现情况。
   • 例如，通过跨熵损失曲线可以看出，随着模型规模的增加，某些任务的表现会显著提高。

7. 未来研究方向：

   • 论文指出了未来研究的方向，包括如何进一步提高模型能力、如何解释模型的涌现能力以及