• CaHoodLight

    写程序,咱们习惯了确定、可复现性,所以始终不能彻底理解这个“涌现”,总是说不清道不明的

    大家理解啥叫“涌现”吗?这个“涌现”到底是怎么来的?

    也看了些文章,始终没彻底理解。

    主楼
  • sentinelK

    我理解的“涌现”就是我们人类没能发掘的文字上的统计学联系。导致从现象上,就像是 LLM“自我觉醒”一样,突破了统计学的历史过拟合。

    比如阿尔法狗,是个纯的机器学习算法,从过去的机器学习理论中来讲,阿尔法狗的下法是一定不会突破他的学习资料的。

    但实际与李世石的博弈中,阿尔法狗出各种怪招,李世石完全没法招架。

    #1
  • xiaoyuanei668

    用小学生能理解的话来讲就是,训练的样本材料很多了,量变引起的质变。

    #2
  • uqin

    水分子本身不“湿”,大量水分子成为“水”就涌现出“湿”

    #3
  • radiohide

    可能不准确,但是你可以想象一下当训练的数据量大到一定程度,训练使得模型内部自动形成一个包括大部分人类知识和习惯的结构,任何的问题对于模型来说都不是完全未知的,当你问问题,模型就像信手拈来一样能从他的结构里拿出来你想要的答案,这就是涌现。

    #4
  • maolon

    涌现最早定义的时候指的是大模型在 scaling 之后出现了在训练中从未训练过的处理某项任务的能力,所以才是“涌现”能力 / 智能。

    #5
  • xiaojianghu

    量变引起质变。

    #6
  • maolon

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

    #7
  • 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。

    #8
  • 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,有没有具体的例子?
    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?

    #9
  • strobber16

    不建议在 V2 讨论 AI 日常使用以外的 AI 话题。
    你去问 gemini 都比问 V 友靠谱。

    #10
  • weilongs

    生物、动物, 那么多细胞的结合、协作也是涌现吧.。

    #11
  • 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/

    #12
  • 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

    #13
  • szdosar

    量变积累发生质变。

    #14
  • cheap

    你天天看美剧 看外国博主旅游视频,突然有一天你发现没有字幕你能懂其中的内容了。

    #15
  • zackkk

    就像你生活了几十年,问你学大学了什么,去年经历了什么,你一下子说不出来。 但让你讲一个什么事情,你却能讲得头头是道。 你学过的东西,顺着你的思维流到嘴边,涌现出来,变成语言。

    #16
  • realJamespond

    涌现概率就是按人的意愿出现的方向的概率。

    #17
  • zuokanyunqishi

    结构 + 算法 + 量变 -> 质变()。

    #18
  • 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。

    #19
  • ijammy

    可以看一下凯文凯利的《失控》。

    #20
  • jinsongzhaocn

    涌现也会进化。解决一个问题需要 5 个知识,掌握了 4 个就不能涌现。所以回到古代,小学生就能涌现,现代就需要大学生,未来得靠 AI 。

    #21
  • molvqingtai

    就像蚂蚁蜜蜂一样,个体智能并不高,但是组成群体之后就涌现出了群体智能。

    #22
  • MagicalCarl

    :嗯,这只是简单的加法、乘法和求导,拟合一个函数,插值预测,一切都说得通
    (改了一种架构)
    :嗯,它居然会预测下一个出现的字的概率,只是简单的数学统计罢了
    (增加了亿点参数)
    :卧槽怎么这么聪明了,什么原理,一切都说不通了

    “涌现”

    #23
  • passion336699

    读书百遍其义自见的感觉吗...。

    #24
  • crackhopper

    好古早的术语,哈哈。我个人理解:模型玩文字接龙的时候,越来越六(仅仅是模型变大,就变六了)。随后突然表现出了有“智能”的感觉(关键是没人可以严格定义什么是智能,看起来像是 因为可以接龙更长,捕获了文字的统计关系,进而建立了概念的链接;最最重要的是,随着可以连接的概念越来越多,chain 越来越长,表现开始接近人类)

    #25
  • 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。

    #26
  • killva4624

    这个词我最开始听的时候还是在游戏设计里,即“涌现式设计”:
    创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。
    再通俗一点,就是要设计可能性与规则的框架,而不是做预设结局与体验。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:游戏里常见的“点燃”,一般的游戏会让怪物具备“点燃”特性来制造伤害,但赛尔达把“点燃”作为基本的物理规则,即可以通过火焰点燃所有物品,再进一步,不仅能点燃,还会产生“热量”,加上“风力”,就出现了“上升气流”等等....利用这个简单又合理的物理框架,能做出许多意想不到的动作。

    #27
  • ion1ze

    awake 悟了。

    #28
  • cenbiq

    “涌现”就是一堆微观原子的东西聚在一起,因为互相之间的关联而自然产生了某种原本不存在的宏观功能,背后可能透露着数学对微观和宏观的关系起到映射作用,个人理解。

    #29

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