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大模型#xff1a;是“规模足够大#xff0c;训练足够充分#xff0c;出现了涌现”的深度学习系统#xff1b;
大模型技术的革命性#xff1a;延申了人的器官的功能#xff0c;带来了生产效率量级提升#xff0c;展现了AGI的可行路径#x…什么是大模型
大模型是“规模足够大训练足够充分出现了涌现”的深度学习系统
大模型技术的革命性延申了人的器官的功能带来了生产效率量级提升展现了AGI的可行路径
大模型的三个关键能力涌现的行为ICL(情景学习能力)CoT深度推理能力LNI自然指令学习 大模型智能涌现现象
数据型规模达到一定水平时在新任务上的性能显著提高超出平均水平。
大模型的尺度scaling laws)
大模型的泛化表现与学习质量、训练数据规模、参数规模呈指数率关系。 智能涌现自然现象与多学科启示
智能涌现由个体的相互作用简单规则导致非常智能复杂而有序的整体行为。
物理观点对称性破缺是基础Andersonmore is differentScience1972尺度是根本要素1划分尺度 2出现新的因果 3选择最强因果性——因果涌现。
数学观点极限所展示的行为极限是开拓认知边界的利器
大模型智能涌现与尺度率数学建模
假设是解决任务T的性态函数如泛化性度量大模型的智能行为能够通过性态函数反应。 (任何意义下)
由此推得
大模型是否存在相变 存在性就意味着相变
大模型能不能工作更好 度量了相变后行为 大模型涌现的判定准则
大模型与极限架构有限vs无限
模型架构以“功能块基块周期性重复”为结构的大规模深度神经网络映射功能
一个大模型架构由若干个功能块组成。固定一个功能块假设该功能含k个基块且第i个基块定义映射则该功能可以表示为k个算子的复合即 假设宽度有限P是K个基块的参数总规模是功能块所有参数。
而无限维系统为 本模型极限架构的存在性等价于算子无穷乘积的收敛性。
通过引入非线性Lipschitz算子及特征数涉及泛函分析此处不细讲可以用于描述大模型涌现或尺度率的判定条件。 结论涌现存在的条件
1通常假设1和假设3作为A的前提假设因而上述定理说明如果大模型的权值能最优设置而且其基块满足Lip且满足自映射条件或且满足极大单调性条件则当模型规模训练数据规模趋于无穷时则大模型一定会出现涌现。
2) 极限架构行为即表现为涌现具体可刻画可通过选择特定的形式包括线性和损失函数 结论模型规模尺度率
模型规模尺度率为指数律或幂率取决于模型基块的组装方式A.模式残差式要求的条件mA0一般总是弱于T模式堆叠式条件1但以收敛速度更慢为代价。 只剩下偏差红线即大模型的插值性将导致泛化性大模型具有抗耐噪性
一些可以进一步深化的问题 来自徐宗本院士的分享
