• QuietOrbit

    作为程序员,我们习惯了确定性和可复现性,因此很难真正理解这个'涌现'的概念,感觉总是模糊不清。

    有谁能解释一下什么是'涌现'吗?这种能力是如何产生的?

    我查阅了一些相关文章,但始终没有完全理解这个现象。

    主楼
  • sentinelK

    我理解的'涌现'就是人类尚未发现的文本统计学关联。从表面看,LLM像是'自我觉醒',突破了统计学的历史过拟合。比如阿尔法狗,作为纯机器学习算法,理论上不应超越学习资料范围,但与李世石对弈时却出了许多怪招,让李世石毫无办法。

    #1
  • xiaoyuanei668

    用小学生能理解的话说,就是训练样本足够多,量变引起质变。

    #2
  • radiohide

    可能不太准确,但可以这样想象:当训练数据量足够大,模型内部会自动形成包含大部分人类知识和习惯的结构。任何问题对模型来说都不是完全陌生的,提问时模型能像信手拈来一样从结构中提取答案,这就是涌现。

    #3
  • uqin

    单个水分子不'湿',但大量水分子组成'水'就涌现出'湿'的特性。

    #4
  • znedyrk

    复杂神经网络在宏观上表现出推理、语言理解、抽象等能力。

    #5
  • strobber16

    不建议在X站讨论AI日常使用以外的AI话题。你去问gemini都比问X友靠谱。

    #6
  • jacketma

    人脑就是涌现的典型案例。按照还原论,人脑也是一对原子的聚合物,每个原子的性质无外乎原子核电子等,但是无数原子聚合在一起,显示出单一原子从来没有的性质“意识”。意识就是大脑这个原子聚合物的涌现出来的性质。

    #7
  • maolon

    涌现最初定义是指大模型在扩展规模后,出现了训练中从未处理过的任务能力,所以被称为'涌现能力'或'智能'。

    #8
  • xiaojianghu

    量变引起质变。

    #9
  • yuruizhe

    处理某项任务的能力,未训练过但推理时存在。我一直好奇,有没有具体例子?处理什么任务的能力?如何确保预训练集+后训练集不存在此类任务?

    #10
  • XnEnokq9vkvVq4

    这本来就是很难的哲学问题,请阅读 https://iep.utm.edu/emergence/
    https://plato.stanford.edu/entries/properties-emergent/

    #11
  • dko

    涌现 yǒngxin
    (1)在同一时期大量出现[事物或人]
    (2)突然出现
    https://zd.hwxnet.com/search/hwxE6hwxB6hwx8C.html

    #12
  • maolon

    论文,请 https://arxiv.org/abs/2206.07682

    #13
  • realJamespond

    涌现的概率就是朝着人类期望方向出现的概率。

    #14
  • ChopperLin

    你说的太对了。论坛确实只适合吹牛逼,大部分讨论起来都是漏洞百出。

    涌现本来也没什么确切的根因,它只是一种现象。

    AI 炼丹师在训练大模型的时候,发现参数小的时候,训练 loss 怎么都下不去,模型学不到东西。但是当参数大到一定程度的时候,突然就能学会了,loss 急剧下降。

    具体什么原因都是一些猜测分析,比如彩票假说,当你模型参数量大到一定程度的时候,内部存在多种结构,就像多张彩票,总有一张是能中奖的,也就是 loss 沿着这个计算路径能够下降。这只是其中一种,但是也有很多反对的意见。

    总的来说就是,直接带着问题问 AI 就行了,比在论坛瞎吹牛逼靠谱多了。

    #15
  • zuokanyunqishi

    结构 + 算法 + 量变 -> 质变()。

    #16
  • szdosar

    量变引起质变。

    #17
  • cenbiq

    '涌现'本质上是大量微观单元通过相互关联而自然形成的宏观功能,可能反映了数学在微观与宏观关系中的映射作用,个人理解如此。

    #18
  • cheap

    当你经常看美剧和外国旅行博主视频,某天突然发现没有字幕也能理解内容了。

    #19
  • zackkk

    就像生活几十年,被问大学学了什么或去年经历了什么,可能一时答不上来。但让你讲某件事,却能说得头头是道。学过的知识顺着思维流到嘴边,自然涌现成语言。

    #20
  • passion336699

    这不就是读书百遍其义自见的感觉吗...。

    #21
  • killva4624

    这个词最初是在游戏设计中接触到的,即'涌现式设计':构建几个简单的底层规则或系统相互交织、作用,在宏观层面上演化出开发者并未直接编写、却自然而然产生的新特性、新行为或新体验。 更通俗地说,就是要设计可能性与规则的框架,而不是预设结局与体验。这样玩家就能创造出连开发者都惊叹的游戏体验。 举个例子:游戏中的'点燃',传统设计会让怪物具备'点燃'特性来造成伤害,但塞尔达系列将'点燃'作为基础物理规则,即可以通过火焰点燃所有物品,进而产生'热量',结合'风力'系统,就出现了'上升气流'等效果。利用这个简单而合理的物理框架,能衍生出许多意想不到的游戏机制。

    #22
  • crackhopper

    好古老的术语啊。我的理解是:模型玩文字接龙越来越熟练(单纯模型变大就变强了)。然后突然表现出有'智能'的感觉(关键是没人能准确定义什么是智能,看起来像是因能接更长内容,捕获了文字统计关系,建立了概念连接;最重要的是,随着连接的概念增多,链条变长,表现开始接近人类)

    #23
  • weilongs

    生物、动物, 那么多细胞的结合、协作也是涌现吧.。

    #24
  • jinsongzhaocn

    涌现也会进化。解决一个问题需要5个知识,掌握4个就无法实现。所以古代小学生就能涌现,现代需要大学生,未来则要依靠AI。

    #25
  • molvqingtai

    类似蚂蚁和蜜蜂,个体智能有限,但群体协作却能展现出集体智慧。

    #26
  • MagicalCarl

    :这只是基础的数学运算,函数拟合和预测,很合理(换个架构) :居然能预测下一个字的概率,不过是统计规律罢了(加了些参数) :天呐怎么这么聪明了,原理说不清了,这就是'涌现。

    #27
  • iApp

    人学知识开窍了,你觉得人从小到大学进脑子的到底是什么。

    #28

发表回复

登录后回复