GPT-4大模型硬核解读！看完成半个专家(2)

这些独立模态或跨模态新特征、能力或模式通常不是通过目的明确的编程或训练获得的，而是模型在大量多模态数据中自然而然的学习到的。
▲缩放定律（参数增加后精度损失连续减少）V.S. 涌现能力（1010-1011参数后新能力的涌现）（来源：OpenAI）
在语言模型发展的早期，通过在更多数据上训练更大的模型，可获得近似连续的精确度提升。（可称为缩放定律/Scaling Laws）到了2015年左右，随着深度学习技术的发展和语料库的增大，模型达到一定的临界规模后，NLP开发者们发现，大语言模型（包括GPT-3、GLaM、LaMDA和Megatron-Turing NLG等）开始表现出一些开发者最开始未能预测的、更复杂的能力和特性，这些新能力和新特性被认为是涌现能力的体现。
▲当模型尺寸增加到一定大小后，新能力涌现（来源：Google/Deepmind）
我们在研究GPT-4时，发现GPT-4具备了OpenAI在预训练时和发表的技术报告中并未明确的能力。这些能力都属于涌现出来的能力。涌现能力是基于深度学习模型的分层结构和权重学习机制实现的。涌现出来的能力可以是基于文本的，也可以是多模态的。我们可以将GPT-4这类大模型的训练视为解方程，每一层神经元（可视为变量组合）的输出都作为下一层神经元的输入，并且模型的每个权重（Weight）都通过强化学习算法进行学习和更新。这种分层的结构和权重学习机制使得深度学习模型能够自动的学习到从原始数据中提取隐含的特征和模式，从而实现涌现能力。当大语言模型被训练时，通过学习大量的多模态训练数据，并且根据数据中的统计规律和模式自适应的调整其内部参数和结构，从而表现出一些新的能力和特性。这类似于咱们常说的量变引发质变。
涌现能力是大语言模型的重要特性，也是现在火爆的大模型各种能力的理论基础。涌现能力使得GPT-4能够在无需人工干预的情况下，从原始的多模态数据中自动学习到复杂的特征和模式，从而实现更准确和更高效的预测和决策。涌现能力的另一个重要表现是模型的泛化能力。在没有专门训练过的情况，GPT-4也可以泛化到新的、未知的多模态数据样本上。这种泛化能力取决于模型的结构和训练过程，以及数据的数量和多样性。如果模型具有足够的复杂性和泛化能力，就可以从原始数据中发现新的、未知的特征和模式。当然，GPT-4涌现出的新能力可能仍有局限性，例如：模型可能产生错误的回答，对某些问题缺乏理解，容易受到输入干扰等。目前认为GPT-4的幻觉与其涌现能力具有相关性。1.2核心优势——多模态思维链思维链（Chain of Thought）可视为大语言模型涌现出来的核心能力之一。