Comportements émergents dans les LLM : un argument de plausibilité

Les grands modèles de langage (LLM) présentent des comportements émergents surprenants : une capacité soudaine à exécuter de nouvelles tâches lorsque le nombre de paramètres atteint un certain seuil. Cet article soutient que ce n’est pas une coïncidence, en explorant les mécanismes potentiels à travers des exemples tirés de la nature, des algorithmes d’apprentissage automatique et des LLM eux-mêmes. L’auteur postule que l’entraînement des LLM est comme la recherche d’une solution optimale dans un espace de haute dimension ; des paramètres suffisants permettent de couvrir l’espace d’algorithmes nécessaire aux tâches spécifiques, débloquant de nouvelles capacités. Bien que la prédiction du moment où un LLM acquerra une nouvelle capacité reste un défi, cette recherche offre des informations sur la dynamique sous-jacente à l’amélioration des LLM.