LLMにおけるエマージェントビヘイビア：妥当性の議論

大規模言語モデル（LLM）は驚くべきエマージェントビヘイビアを示します。パラメーター数が一定の閾値に達すると、突然新しいタスクを実行できるようになるのです。この記事では、これが偶然ではないと主張し、自然、機械学習アルゴリズム、そしてLLM自身からの例を通して潜在的なメカニズムを探っています。著者は、LLMのトレーニングを高次元空間における最適解の探索に例え、十分なパラメーターがあれば特定のタスクに必要なアルゴリズム空間をカバーでき、新たな能力が解き放たれると述べています。LLMがいつ新たな能力を獲得するかを予測することは依然として困難ですが、この研究はLLMの改善における根本的なダイナミクスについての洞察を提供します。