大规模语言模型的扩展、涌现与推理

"Scaling, emergence, and reasoning 是一篇关于大型语言模型的研究论文，作者是 Jason Wei，来自纽约大学。论文探讨了语言模型的扩展性、新能力的出现以及通过提示进行推理的问题。此论文适用于毕业设计，特别是关注语言模型领域的研究。" 在大规模语言模型的扩展性（Scaling）方面，"Scaling" 主要指的是模型规模的增加，包括参数数量、训练数据量以及计算资源的投入。模型大小用参数数量表示，训练数据量以令牌（tokens）数量衡量，而训练计算量则通过浮点运算次数（FLOPs）来量化。例如，PaLM 模型有5400亿个参数，使用了7800亿个训练令牌，并进行了2.5e24次浮点运算；相比之下，GPT-3有1750亿参数，3000亿训练令牌，而BERT-base只有1亿零9百万参数，2500亿训练令牌。这些数字显示了模型规模的显著差异。 扩展性面临的挑战主要来自技术层面。首先，随着模型规模的增长，需要处理的数据和计算量呈指数级增长，这不仅对硬件设备提出了更高的要求，也增加了训练时间和成本。此外，优化大型模型的训练算法和效率也是一个关键问题，因为更大的模型更容易出现过拟合，需要更精细的调参和正则化策略。 论文中提到的“新能力的出现”（Emergent abilities），是指在语言模型通过预测下一个单词的任务学习过程中，可能会展现出未经过明确训练的复杂能力。比如，语言模型可能学会理解上下文、执行简单的算术、识别模式，甚至模拟人类的思考过程。这些能力在小规模模型中可能并未显现，但在大规模模型中却可以自然地涌现出来。 通过提示进行推理（Reasoning via prompting）是一种让模型展示其理解力和推理能力的方法，例如“chain-of-thought”提示，它鼓励模型通过逐步解释来解决问题。这种推理可以被视为一种新兴的能力，它不是通过直接的训练目标实现，而是模型在大量数据学习后的自然表现。不过，模型的推理能力也可能受到“多数票技巧”的影响，即模型可能会倾向于输出最常见的答案，而非真正的推理结果。 这篇论文深入探讨了大规模语言模型的扩展性如何影响其性能和学习新能力，以及如何通过提示来激发模型的推理能力，对于理解当前AI研究的前沿趋势具有重要意义。