Datawhale干货
作者：平凡@知乎，诺桑比亚大学，在读博士
(资料图片)
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.pdf2.https://arxiv.org/pdf/2301.05217.pdf标签：
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
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