大型語言模型(Large Language Models，LLMs)的設(shè)計(jì)初衷是接受大量語言文本的輸入，并理解、總結(jié)、生成以及預(yù)測(cè)出新的內(nèi)容。計(jì)算機(jī)科學(xué)家們?cè)局皇窍胪ㄟ^擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模來提高這些模型在已知任務(wù)上的性能。然而，像ChatGPT這樣的大型語言模型卻在逐步超出人類的預(yù)期，可以自主完成越來越多新的、難以預(yù)測(cè)的任務(wù)。

為了明確LLMs目前所具備的能力，來自谷歌研究院、斯坦福大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)的技術(shù)人員開發(fā)并選定了204項(xiàng)任務(wù)，并用這些不同的任務(wù)來辨認(rèn)LLMs的已有能力。這其中的一項(xiàng)任務(wù)就是根據(jù)人類常用的表情符號(hào)來推測(cè)電影名稱。

(相關(guān)資料圖)

在測(cè)試中研究人員發(fā)現(xiàn)：不同復(fù)雜程度的LLMs給出的答案并不相同——簡(jiǎn)單LLMs的回答也十分簡(jiǎn)陋：“電影是一個(gè)男人，他也是一個(gè)男人，還是一個(gè)男人”；中等復(fù)雜模型的回答會(huì)更接近答案一些，“答案是《表情包電影》”；而最復(fù)雜的模型則一猜就中，直接猜出電影為《海底總動(dòng)員》。

猜猜看，這些表情符號(hào)描述的是什么電影？

通過表情包猜測(cè)電影名稱只是LLMs所具備能力的冰山一角。最近研究表明，LLMs具有數(shù)百種“涌現(xiàn)”能力，能夠完成很多小模型無法完成的任務(wù)，其中有一些與文本分析關(guān)系并不大——這些任務(wù)包括進(jìn)行乘法運(yùn)算、生成可執(zhí)行的計(jì)算機(jī)代碼以及前面提到的根據(jù)表情符號(hào)猜中電影名稱。

新的分析表明，在一些任務(wù)和模型中，存在一個(gè)關(guān)于模型復(fù)雜度的閾值，超過該閾值，模型的功能將會(huì)急劇上升；但隨著復(fù)雜度的增加，一些模型的回答可能會(huì)出現(xiàn)偏差和不準(zhǔn)確性。而這，和生物學(xué)中的一個(gè)現(xiàn)象十分相似。

大型AI模型中“涌現(xiàn)”的出現(xiàn)

當(dāng)一些基本的小型物質(zhì)聚合在一起時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)一些驚人的變化。例如，由原子構(gòu)成的物質(zhì)形成了生命細(xì)胞，水分子聚集形成波浪，細(xì)胞使得肌肉運(yùn)動(dòng)和心臟跳動(dòng)，這些自組織、集體的行為被科學(xué)家們稱之為“涌現(xiàn)”。涌現(xiàn)出現(xiàn)在涉及大量個(gè)體的系統(tǒng)中，而現(xiàn)在，隨著LLMs規(guī)模的不斷擴(kuò)大，人們也開始發(fā)現(xiàn)并記錄到了LLMs中出現(xiàn)的涌現(xiàn)行為。

近幾年出現(xiàn)的GPT-3等LLMs具有上千億的參數(shù)，通過這些模型，用戶可以實(shí)現(xiàn)一些涌現(xiàn)行為：比如ChatGPT-3可以在沒有任何特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下解決零樣本或極少樣本問題，就像前面提到的根據(jù)表情符號(hào)猜電影名稱。這類涌現(xiàn)行為表明，LLMs可以在零樣本或者少樣本學(xué)習(xí)的情況下解決以前從未或極少見過的問題，這是以往的模型所不具備的能力。

那么，為什么LLMs會(huì)出現(xiàn)涌現(xiàn)行為？其背后的機(jī)制是怎樣的？為了更好地理解涌現(xiàn)行為的機(jī)制，一批研究人員正在對(duì)其做追蹤記錄，以期開發(fā)出更加智能的自然語言模型。

“涌現(xiàn)行為”背后的可能機(jī)制

在ChatGPT-3問世引發(fā)大規(guī)模關(guān)注之前，Ethan Dyer等研究人員就已在2020年預(yù)測(cè)LLMs將產(chǎn)生變革性影響，并呼吁研究界提供多樣化的hard模式任務(wù)，以探索LLMs能夠達(dá)到的極限。這一任務(wù)項(xiàng)目被稱為“超越模擬游戲基準(zhǔn)”(Beyond the Imitation Game Benchmark，BIG-bench)，旨在測(cè)試大型LLMs是否能以人類的方式回答問題，并給出令人信服的答案。

Dyer提出了一個(gè)非常重要的研究問題：如何理解LLMs能力上的這些轉(zhuǎn)變，即如何理解LLMs出現(xiàn)涌現(xiàn)？

在研究中，Dyer發(fā)現(xiàn)：在某些任務(wù)中，隨著復(fù)雜度的增加，模型的性能呈現(xiàn)可預(yù)測(cè)性地平穩(wěn)提高；而在其他任務(wù)中，增加參數(shù)數(shù)量并不會(huì)帶來任何性能上的改善；但在大約5%的任務(wù)中，研究人員發(fā)現(xiàn)了一個(gè)突破——在某些閾值范圍內(nèi)，模型性能會(huì)顯著躍升，這個(gè)閾值因任務(wù)和模型而異。

研究人員很快意識(shí)到模型的復(fù)雜度可能并不是唯一驅(qū)動(dòng)涌現(xiàn)出現(xiàn)的因素。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量足夠高，較小模型（或在較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的模型）也可以在訓(xùn)練中誘導(dǎo)產(chǎn)生一些意想不到的能力。此外，措辭方式同樣會(huì)影響模型在回答上的準(zhǔn)確性。例如，當(dāng)Dyer使用多項(xiàng)選擇題的方式提出根據(jù)表情符號(hào)猜電影名稱任務(wù)時(shí)，模型的準(zhǔn)確率并不是突然躍升，而是會(huì)隨著問題的復(fù)雜度逐漸增加。

除了模型復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及訓(xùn)練措辭之外，另一個(gè)被稱為“思維鏈推理”的能力也在涌現(xiàn)的出現(xiàn)過程中扮演著重要的角色。

注：思維鏈推理能力，在NeurIPS會(huì)議上報(bào)告的一篇谷歌Brain的論文指出[1]，一個(gè)有自我解釋要求的模型（一種稱為思維鏈推理的能力）能夠正確地解決一個(gè)數(shù)學(xué)應(yīng)用問題，而沒有這個(gè)要求的對(duì)照模型則無法做到。

Yi Tay近期的研究表明：思維鏈提示詞（chain-of-thought prompting）可以改變縮放曲線，從而改變涌現(xiàn)出現(xiàn)的位置。他們所做的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，使用思維鏈提示詞可誘發(fā)BIG-bench研究中沒有發(fā)現(xiàn)的涌現(xiàn)行為，這類提示詞會(huì)要求模型解釋其推理過程，這也是模型出現(xiàn)涌現(xiàn)行為的一個(gè)因素。

除此之外，也有其他的研究者對(duì)于涌現(xiàn)行為的出現(xiàn)給出了自己的答案。Ellie Pavlick最近的發(fā)現(xiàn)表明LLMs出現(xiàn)涌現(xiàn)行為至少有兩種原因：

一種是大模型確實(shí)可能像生物系統(tǒng)一樣自發(fā)地獲得新的能力。大模型相較于小模型，學(xué)到了新的、不同的信息，從而發(fā)生一些根本性的變化；

另一種可能性是盡管大型LLMs模型看似出現(xiàn)了涌現(xiàn)行為，但是實(shí)際上可能是一種內(nèi)部的、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的過程，這個(gè)過程只有通過思維鏈條式的推理才發(fā)揮作用。LLMs只是學(xué)習(xí)了一些啟發(fā)式方法，而這些方法對(duì)于參數(shù)較少或數(shù)據(jù)質(zhì)量較低的模型來說是無法實(shí)現(xiàn)的。

Pavlick表示，只有我們更近一步了解了LLMs的工作原理，才有可能確定是哪種可能性導(dǎo)致了涌現(xiàn)行為的出現(xiàn)。

涌現(xiàn)：瑰麗且危險(xiǎn)

涌現(xiàn)行為會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)性，而這種不可預(yù)測(cè)性似乎會(huì)隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大而增加。Deep Ganguli指出，在研究模型的規(guī)模對(duì)涌現(xiàn)行為的影響之前，我們并不知道這個(gè)模型會(huì)出現(xiàn)什么能力或限制，同時(shí)我們也很難提前知道這些模型是如何被使用或部署的，這將可能帶來一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

Anthropic公司的研究團(tuán)隊(duì)在去年6月份發(fā)布的對(duì)LLMs的分析中，就對(duì)LLMs是否存在某些類型的種族歧視或社會(huì)偏見進(jìn)行了測(cè)試。這項(xiàng)研究的靈感源于一個(gè)與涌現(xiàn)行為相關(guān)的明顯悖論：模型規(guī)模的擴(kuò)大和性能的提高，可能會(huì)同時(shí)增加模型的不可預(yù)測(cè)行為，其中就包括一些可能出現(xiàn)的導(dǎo)致偏見或傷害的行為。

Ganguli表示，某些有害的行為會(huì)在一些模型中突然出現(xiàn)?！耙?guī)模越大的模型可能會(huì)變得更加有偏見?！辈贿^當(dāng)研究人員告訴模型不要依賴于刻板印象或社會(huì)偏見時(shí)，模型能夠做到減少預(yù)測(cè)和反應(yīng)中的偏見，這表明，一些涌現(xiàn)特性可能會(huì)減少模型自身的偏見。在最近的一篇論文中，Anthropic團(tuán)隊(duì)提出了一種新的“道德自我糾正”模式，在這種模式下，根據(jù)用戶的反饋和提示，模型會(huì)表現(xiàn)得更加樂于助人、誠(chéng)實(shí)和無害，這將有望減少不可預(yù)測(cè)的涌現(xiàn)行為對(duì)人類可能帶來的潛在的傷害。

Ganguli指出，涌現(xiàn)既表現(xiàn)了驚人的潛力，也帶來了不可預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)——類似于ChatGPT-3這樣的大型LLMs模型的應(yīng)用正在不斷增加，只有更好的理解其相互作用以及涌現(xiàn)出現(xiàn)的原理，才能更好地發(fā)揮出語言模型多樣化能力。

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