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模型能力涌现定律
资料介绍
一、什么是模型能力涌现
模型能力涌现是人工智能大模型发展过程中被观测到的核心规律，指当模型参数量、训练数据量、训练计算量三者同时突破某个特定阈值后，模型原本不具备的复杂能力会突然出现，而非随模型规模扩大线性增长，这种能力从无到有的突变现象，就被总结为模型能力涌现定律。
早期人工智能模型受限于硬件算力和数据储备，大多是小参数规模的专用模型，能力提升基本和模型投入规模呈正比——参数增加一倍，任务性能大致提升对应比例，没有明显的突变节点。但随着2018年Transformer架构普及，大模型训练成本不断降低，从业者开始大规模训练不同规模的大模型，才逐渐观测到涌现现象的存在：很多对于小模型来说完全无法完成的复杂任务（比如逻辑推理、多语言翻译、代码生成、Few-Shot学习），当模型规模达到某个临界点后，性能会突然从接近随机猜测的水平跃迁至远超小模型的水平，这种非线性的能力提升就是涌现的核心特征。
二、模型能力涌现的核心特征
非线性突变
这是涌现最核心的特征，能力提升不随模型规模线性变化。在阈值到来之前，模型性能提升非常平缓，甚至几乎没有变化，很多研究人员会错误认为当前任务是模型无法学会的；但只要突破阈值，性能会在很短的规模区间内出现陡升，部分任务性能提升幅度可达数倍甚至数十倍。比如在数学推理任务GSM8K中，参数量10B以下的模型准确率不到10%，但当参数量突破10B之后，准确率直接跃升至40%以上，这种突变就是典型的非线性涌现。
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