大语言模型的涌现能力（Emergent）｜OpenBMB论文速读第 8 期百度流畅ai制作

【论文免费的ai工具速读】是OpenBMB发起的大模型ai分析软件论文学习栏目，用 高效的思维导图有戏ai al一键脱装入口形式，带领大家在 10min 内快速掌握一篇 前沿经典 论文。我们邀请来自清华大学自然语言处理做al视频怎么赚钱实验室以及各大高校、科研机构的 学术达人ima是什么软件 作为主讲人分享 大模型领域百度ai智能云论文。

 01  作者信息百度aiapp 

• Jason Wei：Google Research 高级研究员，主要研究大模型 scaling，是inverse scaling 的发现者

• Yi Tay：Google Researc 研究员，主要研究大模型 scaling、efficient transformers‍

• Percy Liang：Stanford

• Jeff Dean ：Google Brain

 02  论文简介 ai软件哪个比较好

 有戏ai

 03  研究设计 快问ai

• 通常的涌现现象：系统中的定量变化导致行为的质变。
• 大模型的涌现现象：能力不存在于较小的模型中，而是存在于较大的模型中。

• Performance 和 FLOPs（计算量）的关系

• Performance 和 Model Parameters 的关系

• 叠甲：emergent 与很多因素有关，本文指 emergent 现象普遍存在。

‍

 04  实验及结果 做al视频怎么赚钱

• 上图 A-H 这些 task 以 fewshot 形式展示过以后都有 emergent

• 不同模型 emergent scale 不一样

• 有的 task 只有 540B 的 Palm emerge

  ‍

• 指令微调（Instruction tuning）、思维链（Chain-of-thought）等增强语言模型能力的方法都有一定程度的涌现

• 联想：之前的 prompt tuning，parameter efficient tuning，都是某种随着模型规模扩大的涌现

‍‍‍‍‍

 05   结果讨论 al一键脱装入口

Emergent 现象的解释

• 多步能力说

• 指标缺陷说

• 奇怪的现象：交叉熵损失不是 emergent 的，而是在逐步下降

Emergent 的阈值可能会越来越小

更干净的数据，更好的训练技巧，更优秀的模型结构都可以使 Emergent 阈值变小

• 继续扩大模型规模，远未达到上限

• 一些新结构的 scaling、数据的 scaling

• 理解 prompt 机制

• 用更前沿的 task 来指导 emergent

• 理解 emergence

 06  论文贡献 

优点

• 第一次正式提出emergent实验
• 做了充分的实验表明该现象在各种数据集上广泛存在
• 甚至验证了一些”方法”的涌现
• 提出了一些解释该现象的观点即梦al,并提出质疑

局限‍‍

• 没有解释 emerge 现象到底由什么因素导致

• 实验采用各种不同模型，无法得出哪个计算量级对哪种能力有 emerge

? https://arxiv.org/pdf/2206.07682

即可获得高清完整版思维导图 

我们为读者准备了一份高清思维导图，包括了论文中的重点亮点以及直观的示意图。点击下方名片 关注 OpenBMB ，后台发送“论文速读” 人工智能ai哪个好，即可领取论文学习高清思维导图和 FreeMind ！

本期论文速读视频版已发布于 视频号 ai分析软件和 B站 百度aiapp（视频讲解比文字阅读更加详细易懂），欢迎大家评论和分享~

除涌现外，还发现了大模型的更多有趣特性？欢迎参与 BMPrinciples 的共建！

? https://github.com/OpenBMB/BMPrinciples

 ➤  加社群/ 提建议/ 有疑问 

---

官方网站下载官方即梦a1

https://www.openbmb.org

 

GitHub下载官方即梦a1

https://github.com/OpenBMB

https://github.com/thunlp

长期开放招聘｜含实习ai分析软件

开发岗  |  算法岗  |  产品岗

交流QQ群快问ai

735930538